קומבינטוריקה - Notes

Transcription

קומבינטוריקה - Notes
‫קומבינטוריקה‬
‫על פי הרצאות מאת פרופ' גיל קלעי‬
‫‪ 19‬ביולי ‪2010‬‬
‫רשם‪ :‬שיר פלד‪ ,‬באמצעות ‪ LYX‬גרסה ‪1.6.1‬‬
‫תיקונים יתקבלו בברכה במהלך ההפסקות או בכתובת מייל ‪shirpeled@cs‬‬
‫‪1‬‬
‫שיעור ‪1‬‬
‫‪ 1.1‬מבוא‬
‫נעסוק בבעיות קיצוניות ובבעיות מניה‪.‬‬
‫שאלה ‪1‬‬
‫נתונה משפחה של ‪ F‬תת קבוצות של }‪ ,{1, ..., n‬שמקיימת לכל ‪ S, T ∈ F‬ש ∅ ≠ ‪.S ∩ T‬‬
‫כמה קבוצות לכל היותר יש ב ‪?F‬‬
‫באופן כללי מספר תתי הקבוצות הוא ‪ ,2n‬דרך מהירה לראות זאת היא להתאים לכל קבוצה ‪ S‬וקטור ) ‪(x1 , ..., xn‬‬
‫של ‪ 0‬ו ‪ ,1‬כאשר ‪ xi = 1‬אם"ם ‪ ,i ∈ S‬וזה משרה התאמה חח"ע ועל בין קבוצות חלקיות של ]‪ [n‬לוקטורים בינאריים‬
‫באורך ‪ ,n‬ומספר הוקטורים מסוג זה הוא ‪ 2n‬באופן טריוויאלי‪.‬‬
‫מכך נובעת הזהות‬
‫‪= 2n‬‬
‫שאלה אחרת‪:‬‬
‫) ( ‪n‬‬
‫∑‬
‫‪n‬‬
‫‪k‬‬
‫‪k=0‬‬
‫) ( ) ( ) (‬
‫) (‬
‫‪n‬‬
‫‪n‬‬
‫‪n‬‬
‫‪n n‬‬
‫‪−‬‬
‫‪+‬‬
‫)‪− ... + (−1‬‬
‫‪=0‬‬
‫‪0‬‬
‫‪1‬‬
‫‪2‬‬
‫‪n‬‬
‫ומשמעות הדבר שלכל קבוצה לא ריקה יש אותו מספר של תת קבוצות בגודל זוגי ושל תת קבוצות בגודל אי זוגי‪.‬‬
‫הוכחה קומבינטורית לאותה טענה‪ :‬לבחור איבר קבוע‪ ,‬נאמר ‪ ,1‬ולכל קבוצה ‪ ,S‬אם ‪ 1 ∈ S‬אז נתאים לה את‬
‫}‪ S \ {1‬ואחרת נתאים לה את }‪ ,S ∪ {1‬וכך בנינו התאמה חח"ׂע ועל מהקבוצות הזוגיות לאי־זוגיות‪.‬‬
‫נחזור לשאלתנו על גדלה המקסימלי של ‪.F‬‬
‫דוגמא‪ :‬נבחר את ‪ F‬להיות כל הקבוצות ‪ S‬כך ש ‪ ,1 ∈ S‬בפרט כל שתיים נחתכות על ‪ ,1‬ולכן גודל הקבוצה‬
‫שהגענו אליה הוא ‪.2n−1‬‬
‫זה בעצם הכי טוב שאפשר לעשות‪ ,‬מדוע? כי לכל קבוצה שנכניס ל ‪ ,F‬את המשלים שלה לא נוכל להכניס ל ‪) F‬כי‬
‫‪n‬‬
‫חיתוכן יהיה טריוויאלי(‪ ,‬ולכן לא נוכל לעבור ממילא את ‪.2n−1 = 22‬‬
‫ולכן הוכחנו בדיוק מהו הגודל המקסימלי של ‪.F‬‬
‫האם יש דרך אחרת לבנות משפחות בגודל ‪ 2n−1‬שיקיימו זאת?‬
‫כן‪ ,‬למשל עבור ‪ n‬אי זוגי אפשר לבחור‪:‬‬
‫{‬
‫}‬
‫‪n‬‬
‫> |‪F = S : |S‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫שאלה ‪'1‬‬
‫נתונה משפחה ‪ F ⊆ 2n‬כך שלכל ‪ S, T ∈ F‬מתקיים ש ]‪ ,S ∪ T ̸= [n‬מה הגודל המרבי של ‪?F‬‬
‫מדה מורגן רואים שזה אם"ם ∅ ≠ ‪ ,S C ∩ T C‬ולכן התשובה דומה לשאלה ‪.1‬‬
‫שאלה ‪2‬‬
‫מה המספר המירבי של קבוצות ‪ S‬במשפחה ‪ ,F ⊆ 2n‬כך שמתקיימים שני התנאים יחד‪ ,‬לכל ‪:S, T ∈ F‬‬
‫‪S ∪ T ̸= [n] .1‬‬
‫‪S ∩ T ̸= ∅ .2‬‬
‫∈ ‪ .F = {S : 1 ∈ S ∧ 2‬ואז ‪.|F | = 2n−2‬‬
‫אפשר לקחת בתור דוגמא את }‪/ S‬‬
‫השערה‪|F | ≤ 2n−2 :‬‬
‫לא כל כך פייר לתת את זה בתור תרגיל‪ ,‬שכן זה נכון‪ ,‬אבל ההוכחה לא טריוויאלית‪ ,‬ולקח כמה שנים לפתור זאת‪.‬‬
‫שאלה ‪3‬‬
‫מה מספר הצלעות המירבי בגרף עם ‪ n‬קודקודים ללא משולשים?‬
‫דוגמאות‪ :‬עץ‪ ,‬גרף דו צדדי‪ ...‬ועוד‪.‬‬
‫כדוגמא ־ נוכל לקחת גרף דו צדדי שלם ולקוות לטוב‪.‬‬
‫מספר צלעות מקסימלי בגרף דו צדדי יתקבל כאשר בכל צד מספר שווה של קודקודים )זה די קל להוכחה(‪ .‬עבור‬
‫) ‪) ( n+1‬‬
‫‪( )2‬‬
‫(‬
‫‪ n‬קודקודים במקרה הזוגי זה יתן ‪ n2‬ובמקרה האי־זוגי נקבל‬
‫‪. n−1‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫⌋ ‪⌊ n ⌋ ⌊ n+1‬‬
‫חסר⌊ משולשים על ‪ n‬קודקודים יש לכל היותר‬
‫· ‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫משפט ‪ 1.1‬טורן־מנטל‪ :‬בגרף ⌋‬
‫צלעות כמו בגרף דו צדדי עם ‪ n2‬קודקודים בצד אחד‪.‬‬
‫צלעות‪ .‬יש לכל היותר מספר‬
‫הוכחה‪) :‬יש דרכים רבות‪ ,‬נראה אחת( נתבונן בקודקוד כלשהו בעל דרגה מקסימלית‪ ,‬נתבונן בכל שכניו )נכנה קבוצה‬
‫זו ‪ (A‬־ אשר לא יכולים להיות שכנים אלו של אלו )שכן זה היה יוצר משולש(‪ .‬כעת נתבונן באלו שאינם שכנים של‬
‫הקודקוד הראשון‪ ,‬נכנה קבוצה זו ‪ .B‬נסיר את כל הצלעות מ ‪ B‬ונחבר כל קודקוד ב ‪ B‬לכל קודקודי ‪ .A‬הדרגה‬
‫של הקודקוד שהתחלנו איתו לא השתנתה‪ ,‬הדרגות של קודקודי ‪ A‬לא קטנה‪ ,‬וכך גם הדרגות של קודקודי ‪ .B‬קיבלנו‬
‫מהגרף הקודם גרף חדש שבו מספר הצלעות הוא לפחות כמקודם‪ ,‬ואילו הגרף החדש הוא דו צדדי )צד אחד ‪A‬‬
‫והקודקוד הראשון‪ ,‬צד שני ‪ .(B‬ומכאן שמכל גרף חסר משולשים ניתן לייצר גרף דו"צ בעל אותו מספר צלעות‪ ,‬ובפרט‬
‫מגרף חסר משולשים עם מספר צלעות מקסימלי‪.‬‬
‫שאלה ‪4‬‬
‫מטרה‪ :‬לשאול שאלה דומה על אוספים של שלשות מתוך }‪ .{1...n‬במקום זוגות )כלומר צלעות( נבחר שלשות‪.‬‬
‫ניסוח‪ :‬מה המספר המירבי של שלשות מתוך }‪ {1...n‬שניתן לקחת מבלי לקבל את ארבע השלשות של רביעיה‪.‬‬
‫כלומר אין אנו מרשים את ארבע הבאות שיופיעו יחד‪:‬‬
‫}‪{137} , {139} , {379} , {179‬‬
‫‪n3‬‬
‫‪27‬‬
‫רעיון להתחיל איתו ־ נחלק את ההיפר גרף שלנו לשלושה צדדים‪ ,‬ונחבר שלשות שהן בצדדים שונים‪ .‬נקבל בערך‬
‫‪( )3‬‬
‫) (‬
‫‪3‬‬
‫= ‪ , n3‬מספרן של כלל השלשות הוא ‪. n3 ≈ n6‬‬
‫תרגיל לבית ־ לנצח את הבניה הזו‪.‬‬
‫משולשים מונוטוניים‬
‫רוצים לבנות משולש כך שבכל שורה הסדרה מונוטונית עולה‪ ,‬וכל תא הוא בין שני התאים שמעליו‪ ,‬כך למשל‪:‬‬
‫‪123‬‬
‫‪2‬‬
‫‪13‬‬
‫‪2‬‬
‫הוא משולש שמקיים זאת‪.‬‬
‫שאלו כמה משולשים מונוטוניים יש?‬
‫זו בעיה קשה שנחזור אליה בהמשך‪.‬‬
‫‪2‬‬
‫שיעור ‪2‬‬
‫‪3‬‬
‫שיעור ‪3‬‬
‫משפט ‪ 3.1‬אם ‪ A ⊆ R+‬קבוצה של ממשיים חיוביים‬
‫}‪A + A = {a + a′ : a, a′ ∈ A‬‬
‫}‪A · A = {a · a′ : a, a′ ∈ A‬‬
‫אז‪:‬‬
‫‪5‬‬
‫‪2‬‬
‫‪|A + A| · |A · A| ≥ C · n‬‬
‫מסקנה ‪3.2‬‬
‫‪max {|A + A| , |A · A|} ≥ C ′ · n 4‬‬
‫‪5‬‬
‫וההשערה היא שזה בעצם גדול מ ‪C ′ · n2‬‬
‫משפט ‪ 3.3‬טרוטר סמרדי‪ :‬אם נתונה קבוצה ‪ P‬של ‪ s‬נקודות במישור‪ .‬וקבוצה ‪ L‬של ‪ t‬ישרים‪ .‬חילה היא זוג )‪(p, l‬‬
‫כך ש ‪ p ∈ P‬ו ‪ l ∈ L‬כך ש ‪ .p ∈ l‬נסמן ב ‪ I‬את מספר החילות‪ ,‬אז ‪:‬‬
‫{‬
‫}‬
‫‪2 2‬‬
‫‪|I| ≤ C · max s, t, s 3 t 3‬‬
‫‪4‬‬
‫אם ‪ s = t‬אז ‪|I| ≤ s 3‬‬
‫הערה ‪ 3.4‬ניתן להגדיר גרף דו צדדי ‪ V = P ∪ L‬ויש צלע בין ‪ p, l‬אם ‪ .p ∈ l‬בגרף אין מרובעים‪ ,‬כיוון שמכך ינבע‬
‫שיש שני ישרים שונים שמסכימים על שתי נקודות שונות )בסתירה לאקסיומה של גיאומטריה אוקלידית ־ שדרך כל‬
‫שתי נקודות עובר קו ישר יחיד(‪.‬‬
‫‪3‬‬
‫תרגיל‪ :‬גרף דו צדדי חסר מרובעים בעל ‪ s‬קודקודים בכל צד ־ מכיל לכל היותר ‪ C · s 2‬צלעות‪A = {a1 , a2 , ..., an } .‬‬
‫קבוצה של ממשיים חיוביים‪ Z ,‬קבוצה של נקודות במישור‪Z = (A + A)×(A · A) = {(x, y) : x ∈ A + A, y ∈ A · A} :‬‬
‫וכמובן‪:‬‬
‫|‪|Z| = s = |A + A| · |A · A‬‬
‫נגדיר‪:‬‬
‫}‪L = {y = (x − ai ) aj : 1 ≤ i, j ≤ n‬‬
‫ואז‪:‬‬
‫‪|L| = t = n2‬‬
‫טענה ‪|I| ≥ n3 3.5‬‬
‫הוכחה‪ :‬על הישר ‪ l‬שמתואר ע"י ‪ y = (x − ai ) · aj‬נציב ‪ ,x = ai + ak‬נקבל‪:‬‬
‫‪y = ak · aj‬‬
‫ואז ‪(x, y) ∈ Z‬‬
‫ולכן לכל ‪ ai , aj , ak‬ניתן למצוא חילה‪ ,‬ומתקיימת הטענה‪.‬‬
‫נשתמש בטרוטר סמרדי‪:‬‬
‫}‬
‫{‬
‫‪2 2‬‬
‫‪n3 ≤ C · max s, t, s 3 t 3‬‬
‫אם ‪ n3 ≤ C · t‬אז מקבלים ‪ ,n3 ≤ C · n2‬לא יתכן‪.‬‬
‫אם ‪ n3 ≤ C · s‬אז על פי הבניה |‪ s = |A + A| · |A · A‬ואז ‪· n‬‬
‫הקבוע שמוכיח את המבוקש‪.‬‬
‫ולכן נותר לטפל במקרה ש‪:‬‬
‫‪5‬‬
‫‪2‬‬
‫‪4‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪C‬‬
‫≥ ‪·n‬‬
‫‪3‬‬
‫‪1‬‬
‫‪C‬‬
‫≥ ‪ ,s‬ואם נבחר‬
‫‪1‬‬
‫‪C‬‬
‫= ‪ D‬נקבל את‬
‫‪2‬‬
‫‪n3 ≤ C · s 3 · t 3 = C · s 3 · n 3‬‬
‫ולכן‪:‬‬
‫‪n 2 ≤ C ′s‬‬
‫‪5‬‬
‫⇒‬
‫}‪|{z‬‬
‫‪3‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪5‬‬
‫‪n3 ≤ C · s3‬‬
‫‪raise to the power of‬‬
‫ומכאן‪:‬‬
‫‪s ≥ C ′′ n 2‬‬
‫‪5‬‬
‫קיבלנו שהחל מ ‪ n‬מסויים מתקיים אחד משני המקרים לעיל‪ ,‬אם נבחר את הקבוע המינימלי מביניהם )כלומר ‪D‬‬
‫או ‪ (C ′′‬יתקבל הדרוש לנו‪.‬‬
‫‪3.0.1‬‬
‫גרפים מישוריים‬
‫‪ G‬גרף עם ‪n‬קודקודים ו ‪ e‬צלעות‪.‬‬
‫הגדרה ‪ 3.6‬גרף יקרא מישורי אם ניתן לצייר אותו במישור כך שצלעות אינן נחתכות בפנימיהן )כלומר מתירים להן‬
‫להיחתך בקודקודים(‪.‬‬
‫משפט ‪ 3.7‬בגרף מישורי קשיר‪ ,‬מספר הצלעות ‪ e‬מקיים‪:‬‬
‫‪e≤3·v−6‬‬
‫כאשר ‪ v ≥ 3‬מספר הקודקודים‪.‬‬
‫‪4‬‬
‫למעשה ־ אפשר לקחת כל גרף מישורי‪ ,‬להוסיף לו צלעות באופן כזה שיתקבל מספר הצלעות לעיל והגרף יוותר מישורי‪.‬‬
‫הוכחה‪ :‬ניקח גרף מישורי כלשהו‪ ,‬על פי נוסחת אוילר מתקבל ‪ v − e + f = 2‬כאשר ‪ f‬מספר ה"מדינות" או "פיאות"‪,‬‬
‫כלומר מספר השטחים הרציפים שנוצרים במישור ע"י הגרף‪.‬‬
‫נוסיף צלעות עד שכל הפאות הן משולשים‪ .‬כל צלע משתתפת בשתי פאות בדיוק‪ .‬כל פאה מכילה ‪ 3‬צלעות‪ .‬ולכן‬
‫‪ ,3f = 2e‬כי נספור את הזוגות )‪ (a, b‬כך ש ‪ a‬צלע‪ b ,‬פאה‪ ,‬ו ‪ .a ∈ b‬מספר הזוגות הוא ‪ 2e‬כי כל צלע תורמת ‪ 2‬פאות‪,‬‬
‫ומנימוק דומה מספר הזוגות הוא גם ‪.3f‬‬
‫ממשפט אוילר יש לנו את הנוסחה‪ ,‬נכפיל בשלוש ונקבל‪:‬‬
‫‪3v − 3e + 3f = 6‬‬
‫‪=3v − 3e + 2e‬‬
‫‪⇒3v − 6 = e‬‬
‫משפט ‪) 3.8‬משפט החיתוכים( אם מציירים גרף ‪ G‬במישור ול ‪ G‬יש ‪v‬קודקודים ו ‪ e‬צלעות‪ ,‬ואם ‪ e > 5v‬אז מספר‬
‫‪3‬‬
‫‪1‬‬
‫‪ ,C ≥ 61‬כאשר חיתוך הוא זוג צלעות על ‪ 4‬קודקודים‪ ,‬שבציור הן נחתכות‪.‬‬
‫החיתוכים ‪ C‬מקיים ‪· ve2‬‬
‫‪.‬‬
‫משפט ‪) 3.9‬משפט החיתוכים החלש( אם מציירים גרף ‪ G‬עם ‪ v‬קודקודים ו ‪ e‬צלעות‪ ,‬אז מספר החיתוכים‪ ,‬הוא לפחות‬
‫)‪.e − (3v − 6‬‬
‫הוכחה‪ :‬ממשפט קודם ־ מספר הצלעות בגרף קשיר מישורי מקסימלי הוא ‪ 3v − 6‬ולכן כל צלע שנוסיף ־ תוסיף חיתוך‬
‫אחד לפחות )אחרת היינו יכולים לשפר את מספר הצלעות המקסימלי מלכתחילה(‪.‬‬
‫‪4‬‬
‫שיעור ‪4‬‬
‫תכנית פעולה‪ :‬משפט החיתוכים החלש ⇐משפט החיתוכים ⇐משפט טרוטר סמרדי‪.‬‬
‫‪4.1‬‬
‫הוכחת משפט החיתוכים‬
‫נניח ש ‪ G‬גרף מצויר במישור‪ ,‬נניח ש ‪.e ≥ 5v‬‬
‫נבחר גרף חדש ‪ G′‬ע"י כך שניקח כל קודקוד ב ‪ G‬ל ‪ G′‬בהסתברות ‪) p‬באופן בלתי תלוי(‪ .‬עבור הקודקודים‬
‫שנבחרו ־ ניקח את כל הצלעות מ ‪ G‬ל ‪.G′‬‬
‫‪2‬‬
‫התוחלת של מספר הקודקודים ב ‪ G′‬היא ‪ ,p · v‬תוחלת מספר הצלעות היא )מאי תלות( ‪ .p e‬אם מספר החיתוכים‬
‫ב ‪ G‬הוא ‪ c‬אז מספר החיתוכים ב ‪ G′‬יהיה ‪.c · p4‬‬
‫ממשפט החיתוכים החלש יש לנו‪.c ≥ e − 3v :‬‬
‫וכך גם לכל תת גרף ‪ G′‬יתקיים ‪ .c′ ≥ e′ − 3v ′‬כיוון שזה נכון לכל תת גרף‪ ,‬בפרט זה מתקיים בתוחלת‪ ,‬כלומר‬
‫‪) p4 c ≥ p2 e − 3pv‬אם זה מתקיים לכל מאורע במרחב‪ ,‬בפרט הוא מתקיים בתוחלת(‪.‬‬
‫ולכן לכל ‪:0 ≤ p ≤ 1‬‬
‫‪e‬‬
‫‪3v‬‬
‫‪− 3‬‬
‫‪p2‬‬
‫‪p‬‬
‫≥‪c‬‬
‫נמצא ‪ p‬כזה שיתן לנו חסם גדול ככל האפשר‪ ,‬נגזור ונשווה לאפס‪:‬‬
‫‪9v‬‬
‫‪9v‬‬
‫‪−2e 9v‬‬
‫= ‪+ 4 = 0 ⇒ 2e‬‬
‫⇒‬
‫‪=p‬‬
‫‪p3‬‬
‫‪p‬‬
‫‪p‬‬
‫‪2e‬‬
‫כיוון שהנחנו ש ‪ e ≥ 5v‬־ הביטוי הנ"ל קטן מ ‪ 1‬ולכן נוכל להציבו‪.‬‬
‫‪5‬‬
‫קיבלנו מכך‪:‬‬
‫‪4e3‬‬
‫‪1 3 · 8e3‬‬
‫· ‪−‬‬
‫‪2‬‬
‫‪81v‬‬
‫‪9 81v 2‬‬
‫)‬
‫‪4‬‬
‫‪8‬‬
‫‪4 e3‬‬
‫‪1 e3‬‬
‫‪−‬‬
‫=‬
‫≥ ‪· 2‬‬
‫·‬
‫‪81 243‬‬
‫‪243 v‬‬
‫‪61 v 2‬‬
‫‪3v‬‬
‫=‬
‫‪4.2‬‬
‫‪93 v 3‬‬
‫‪8e3‬‬
‫‪−‬‬
‫‪e‬‬
‫‪81v 2‬‬
‫‪4e2‬‬
‫(‬
‫‪3‬‬
‫‪e‬‬
‫‪v2‬‬
‫≥‪c‬‬
‫=‬
‫הוכחת משפט טרוטר סמרדי‬
‫משפט ‪ 4.1‬טרוטר סמרדי‪ :‬אם נתונה קבוצה ‪ P‬של ‪ s‬נקודות במישור‪ .‬וקבוצה ‪ L‬של ‪ t‬ישרים‪ .‬חילה היא זוג )‪(p, l‬‬
‫כך ש ‪ p ∈ P‬ו ‪ l ∈ L‬כך ש ‪ .p ∈ l‬נסמן ב ‪ I‬את מספר החילות‪ ,‬אז ‪:‬‬
‫{‬
‫}‬
‫‪2 2‬‬
‫‪I ≤ K · max s, t, s 3 t 3‬‬
‫הוכחה‪ :‬נגדיר גרף מצויר במישור‪ .V = P ,‬בתור הצלעות ניקח את כל זוגות הנקודות שהן עוקבות על אותו ישר‪.‬‬
‫לכן ‪.v = s‬‬
‫כמה צלעות יש בגרף? מספר החילות פחות מספר הישרים‪ ,‬מדוע? כי מספיק לעבור על כל הישרים‪ ,‬ולספור את‬
‫מספר החילות שהם משתתפים בהן‪ ,‬פחות ‪) 1‬שכן אם יש ‪ 4‬נקודות עוקבות‪ ,‬נקבל מכך ‪ 3‬צלעות(‪ .‬ואז ‪.e = I − t‬‬
‫כל זוג ישרים תורם לכל היותר חיתוך אחד לגרף‪ ,‬יכול שלא לתרום דבר אפילו אם הישרים נחתכים‪ ,‬אבל במידה‬
‫שיש חיתוך בגרף ־ בהכרח שני הישרים שעליהם שתי הצלעות שהגדרנו ־ נחתכים‪.‬‬
‫ולכן‪:‬‬
‫) (‬
‫‪t‬‬
‫‪t2‬‬
‫≤‪c‬‬
‫≤‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫נשתמש במשפט החיתוכים‪.‬‬
‫או ש ‪ e < 5v‬או שמתקיים‬
‫אם ‪ e < 5v‬אז‪:‬‬
‫‪e3‬‬
‫‪v2‬‬
‫·‬
‫‪1‬‬
‫‪61‬‬
‫≥ ‪.c‬‬
‫}‪I − t < 5s ⇒ I < 5s + t ⇒ I < 6 · max {t, s‬‬
‫ונוכל לבחור ‪K = 6‬‬
‫כעת אם ‪ I < 6t‬אז טרוטר סמרדי מתקיים‬
‫אם ‪ e ≥ 5v‬אז נציב‪:‬‬
‫‪3‬‬
‫‪t2‬‬
‫)‪1 (I − t‬‬
‫≥‬
‫·‬
‫‪2‬‬
‫‪61‬‬
‫‪s2‬‬
‫על פי הנחתנו ‪ I ≥ 6t‬ולכן‪:‬‬
‫‪( 5 )3‬‬
‫‪I‬‬
‫‪t2‬‬
‫‪1‬‬
‫≥‬
‫‪· 62‬‬
‫‪2‬‬
‫‪61‬‬
‫‪s‬‬
‫ולכן‪:‬‬
‫‪61t s‬‬
‫‪61 · 216 2 2‬‬
‫‪125 3‬‬
‫≤ ‪I‬‬
‫≤ ‪⇒ I3‬‬
‫‪·t s‬‬
‫‪216‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2 · 125‬‬
‫‪⇒I 3 ≤ 61 · t2 s2‬‬
‫‪2 2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪⇒I ≤ 4 · t 3 · s 3‬‬
‫‪6‬‬
‫‪4‬‬
‫משפט ‪ 4.2‬בהנתן ‪ n‬נקודות במישור‪ ,‬מספר מרחקי ‪ 1‬ביניהם הוא לכל היותר ‪K · n 3‬‬
‫הוכחה‪ :‬נתבונן בנקודות וב ‪ n‬מעגלי יחידה סביבן‪.‬‬
‫יש קבוצה של ‪ n‬נקודות‪ ,‬קבוצה של ‪ n‬מעגלי יחידה סביבן‪ I ,‬מספר החילות )כלומר צמדים של מעגל ונקודה על‬
‫שוליו(‪ .‬מספר מרחקי ‪ 1‬הוא מחצית מספר החילות‪ ,‬כי בכל פעם שיש שתי נקודות המרוחקות ‪ 1‬זו מזו ־ מעגל סביב‬
‫הראשונה יתן חילה עם השניה ולהיפך‪.‬‬
‫נוכל להתעלם מכל המעגלים שיש עליהם ‪ 3‬נקודות או פחות‪ ,‬כיוון שהחסם שנקבל בסופו של דבר יהיה יותר חזק‬
‫מליניארי‪ ,‬ולכן בדיעבד הוא נכון גם לפני הסרה של חלק מהנקודות‪.‬‬
‫נגדיר גרף במישור שקודקודיו הם הנקודות‪ ,‬ולכל שתי עוקבות נקודות על אותו מעגל נתאים צלע‪.‬‬
‫הקודקודים ‪n‬‬
‫מספר צלעות ‪I‬‬
‫נחשוב על ציור המעגלים כעל ציור הגרף שלנו )בקירוב(‪ ,‬כיוון שכל צלע מתקבלת בין שתי נקודות עוקבות על‬
‫מעגל‪ ,‬נוכל לחשוב על הקטע המתאים במעגל המתאים כעל ציור הצלע‪ .‬זה לא בדיוק נכון‪ ,‬כיוון שבדרך כלל אנחנו‬
‫דורשים שהצלעות תהיינה קוים ישרים‪ ,‬אבל במקרה זה מה שיתקבלו יהיו מצולעים קמורים‪ ,‬והחלפתם במעגלים לא‬
‫משנה לדידנו‪.‬‬
‫כיוון שכל שני מעגלים )או מצולעים קמורים( כנ"ל נחתכים פעמיים לכל היותר ־ מספר החיתוכים יהיה לכל היותר‬
‫כפול ממספר זוגות המעגלים‪ .‬מספר המעגלים הוא גם מספר הנקודות‪ ,‬ולכן מספר החיתוכים מקיים‪:‬‬
‫) (‬
‫‪n‬‬
‫‪c≤2‬‬
‫‪2‬‬
‫במשפט החיתוכים אנחנו מניחים שהגרף פשוט‪ ,‬ואילו כאן ־ נוכל לקבל מצב ששתי נקודות תהיינה על שני מעגלים‬
‫שונים )אך לא יותר מכך( ולכן נקבל אולי צלעות כפולות‪ .‬נוכל לזרוק עותק אחד מכל צלע כפולה‪ ,‬ובמקרה הגרוע‬
‫הקטנו את מספר הצלעות בחצי‪ .‬ולכן ‪ I2‬הוא לכל היותר מספר הצלעות כעת‪.‬‬
‫ממשפט החיתוכים נקבל או ש ‪ I2 ≤ 5n‬או‪:‬‬
‫‪( )3‬‬
‫) (‬
‫‪n‬‬
‫‪1 I2‬‬
‫‪2‬‬
‫≥‬
‫‪61 n2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪3‬‬
‫)‪61n4 ≥ (1 distances number‬‬
‫‪4‬‬
‫ונקבל מכך שמספר מרחקי אחד קטן או שווה ל ‪.4n 3‬‬
‫‪4.3‬‬
‫בעיות קיצוניות על קבוצות‬
‫מה המספר המירבי של קבוצות חלקיות של }‪ {1, ..., n‬כך שאף קבוצה לא מכילה את רעותה?‬
‫תהי ]‪ F ⊆ 2[n‬משפחה של קבוצות כך שלכל )‪ S, T( ∈ F‬מתקיים ‪ ,S * T‬מה הגודל המירבי של | ‪?|F‬‬
‫אם לוקחים את כל הקבוצות בגודל ‪ n2‬נקבל ⌋ ‪ ⌊ nn‬קבוצות שאף אחת מהן לא מכילה את רעותה‪.‬‬
‫‪2‬‬
‫)‬
‫(‬
‫משפט ‪) 4.3‬שפרנר( ⌋ ‪|F | ≤ ⌊ nn‬‬
‫‪2‬‬
‫הוכחה‪ :‬תהי ‪ F‬משפחה של קבוצות מתוך ]‪ [n‬כך שלכל ‪ S, T ∈ F‬מתקיים ‪.S * T‬‬
‫נסמן ב ‪ ak‬את מספר הקבוצות במשפחה בגודל ‪.k‬‬
‫תהי ‪ π‬תמורה על ‪1, .., n‬‬
‫נאמר שקבוצה ‪ S‬היא רישא של ‪ π‬אם })‪ S = {π (1) , π (2) , ..., π (k‬עבור ‪ k‬כלשהו‪ .‬נבחין כי עבור שתי רישות‬
‫שונות‪ ,‬הרישה הגדולה יותר מכילה את הקטנה ממנה‪.‬‬
‫לכל תמורה יש ‪ n + 1‬רישות )סופרים גם את הקבוצה הריקה(‪.‬‬
‫נספור זוגות ‪ π, S‬כך ש ‪ π‬תמורה ו ‪ S ∈ F‬רישא של ‪ .π‬נעשה זאת בשתי דרכים‪.‬‬
‫בהנתן ‪ π‬־ מכיוון שרישות של אותה תמורה מכילות זו את זו נובע בהכרח שקיימת לכל היותר קבוצה אחת ב ‪F‬‬
‫שהיא רישא של ‪ ,π‬אזי מספר הזוגות הוא לכל היותר כמספר התמורות‪ ,‬שהוא !‪.n‬‬
‫בהנתן ‪ S‬־ נשאל עבור כמה תמורות ‪ S ,π‬מהווה רישא? נניח ש ‪ ,|S| = k‬אז התשובה !)‪ ,k! · (n − k‬כי הרישא‬
‫)המכיל ‪ n − k‬איברים( ניתן לסידור בכל דרך‬
‫של התמורה מוגדרת‪ ,‬ורק נבחר פרמוטציה עליה‪ ,‬וכעת הסיפא שלה ‪∑n‬‬
‫שנרצה‪ .‬ואז מספר הזוגות הכולל הוא לכל היותר‪k=1 ak k! · (n − k)! :‬‬
‫וכעת קיבלנו מהנ"ל את אי השוויון‪:‬‬
‫!‪ak k! · (n − k)! ≤ n‬‬
‫‪n‬‬
‫∑‬
‫‪k=0‬‬
‫)זהו אי שוויון ‪ (LY M‬ולכן‪:‬‬
‫‪≤1‬‬
‫‪n‬‬
‫∑‬
‫‪a‬‬
‫‪(nk) ≤ 1‬‬
‫‪k‬‬
‫‪n‬‬
‫∑‬
‫!)‪ak k! · (n − k‬‬
‫!‪n‬‬
‫‪k=0‬‬
‫⇒‬
‫‪k=0‬‬
‫כיוון שהמקדם הבינומי האמצעי הוא הגדול ביותר‪ ,‬מהצבתו במכנה רק נקטין את אגף שמאל ולכן‪:‬‬
‫‪) ≤1‬‬
‫‪ak‬‬
‫‪n‬‬
‫⌋ ‪⌊ n2‬‬
‫(‬
‫‪n‬‬
‫∑‬
‫‪k=0‬‬
‫ולכן‪:‬‬
‫(‬
‫)‬
‫‪n‬‬
‫⌋ ‪ak ≤ ⌊ n‬‬
‫‪2‬‬
‫‪n‬‬
‫∑‬
‫= | ‪|F‬‬
‫‪k=0‬‬
‫כנדרש‪.‬‬
‫‪5‬‬
‫שיעור ‪5‬‬
‫הוכחנו כי אם ‪ ak‬מספר הקבוצות ב ‪ F‬בגודל ‪ k‬אז ‪≤ 1‬‬
‫‪ak‬‬
‫)‪(nk‬‬
‫‪∑n‬‬
‫‪k=0‬‬
‫ע"י ספירת זוגות של תמורות וקבוצות שהן רישא‬
‫שלהן‪.‬‬
‫נשתמש בשיטה דומה )של ספירת זוגות( להוכחת משפט ארדש־קו־רדו )‪:(1960‬‬
‫) (‬
‫]‪ F ⊆ [n‬ונניח ‪2k ≤ n‬‬
‫משפט ‪) 5.1‬ארדש‪ ,‬קו‪ ,‬רדו‪ (1960 ,‬תהי‬
‫‪k‬‬
‫שלכל ‪ S, T ∈ F‬מתקיים ∅ ≠ ‪S ∩ T‬‬
‫נניח)גם (‬
‫‪|F | ≤ n−1‬‬
‫אזי ‪k−1‬‬
‫)מדוע דרשנו ‪ ?2k ≤ n‬שכן אם ‪ n < 2k‬אזי כל שתי קבוצות בגודל ‪ k‬נחתכות לא טריוויאלית משובך יונים‪ ,‬ואפשר‬
‫לבחור את כל הקבוצות בגודל ‪(k‬‬
‫למצוא קבוצה ספציפית זה קל ־ בוחרים איבר שיהיה בחיתוך של כולן‪ ,‬ואז עבור כל קבוצה נותר לבחור ‪k − 1‬‬
‫איברים מתוך ‪ ,n − 1‬ומהמקדם הבינומי המתאים מתקבל הגודל הרצוי‪ .‬הוכחה‪ .1 :‬נביט בתמורות מעגליות )=ציקליות‪,‬‬
‫כלומר מושיבים את ‪ 1‬במקום קבוע בשולחן עגול‪ ,‬ומתבוננים בכל הפרמוטציות שמתקבלות מהחלפת מקומות האיברים‬
‫האחרים(‪ .‬יש !)‪ (n − 1‬תמורות שכאלה‪.‬‬
‫‪ .2‬נגיד שקבוצה ‪ S‬היא קטע ביחס לתמורה המעגלית ‪ π‬אם היא תופסת קבוצה‬
‫דוגמא‪ :‬אם ניקח את התמורה המעגלית )‪ ,(1354672‬אזי }‪{135‬וגם }‪ {456‬הן קטעים‪ ,‬אך }‪ {145‬איננו קטע‪.‬‬
‫כמה קטעים באורך ‪ k‬יש לתמורה ספציפית? אם ‪ 0 < k < n‬אז יש ‪ n‬קטעים באורך ‪.k‬‬
‫‪ .3‬בתנאי המשפט נספור זוגות )‪ (π, S‬כך ש ‪ π‬תמורה מעגלית ו ‪ S‬קטע ביחס ל ‪ ,π‬ו ‪.S ∈ F‬‬
‫־ לכל תמורה ‪ ,π‬כמה ‪S‬ים לכל היותר הם קטע ב ‪?π‬‬
‫טענה‪ :‬לכל היותר ‪.k‬‬
‫ניקח ‪ S‬קטע בתמורה מעגלית‪ ,‬אזי נוכל להתחיל בקטע ש"נכנס" אליו משמאל‪ ,‬למשל עבור הקטע ‪1, 2, 3, 4, 5‬‬
‫לקחת )נניח ‪ 8, 9, 10, 11, 1 (n = 11‬ואז את ‪ 9, 10, 11, 1, 2‬וכן הלאה עד ‪ .5, 6, 7, 8, 9‬קל להתרשם שבאופן כללי יש‬
‫‪ 2k − 1‬קטעים כאלה שאחד מהם הוא ‪ S‬עצמה‪) .‬לי זה מזכיר קונבולוציה בין שתי סדרות בדידות באורך ‪ .(k‬עם זאת‬
‫־ נבחין כי נוכל לבחור זוגות של קטעים זרים מתוך קבוצת הקטעים הנ"ל )מלבד ‪ S‬עצמה( שהם זרים זה לזה‪ .‬בכל זוג‬
‫יש קטע שהאיבר הימני ביותר שלו הוא ‪ i‬וקטע שהאיבר השמאלי ביותר שלו הוא ‪ ,i + 1‬בדוגמה שלעיל ‪9, 10, 11, 1, 2‬‬
‫ו ‪ 3, 4, 5, 6, 7‬הם זוג שכזה‪ .‬כיוון שדרשנו שכל שני קטעים יחתכו ־ אזי מכל זוג שכזה נוכל לקחת רק נציג אחד‪ .‬יש‬
‫‪ k − 1‬זוגות שכאלו ועוד ‪ S‬עצמה‪ ,‬ולכן סך הכל אי אפשר לקחת יותר מ ‪ k‬קטעים באורך ‪ k‬באותה תמורה‪ ,‬שתהיה‬
‫להם התכונה המבוקשת )שכל שניים יחתכו לא טריוויאלית(‪.‬‬
‫ולכן מספר הזוגות )‪ (π, S‬כנ"ל הוא לכל היותר מספר התמורות המעגליות בכלל כפול ‪ ,k‬מספר התמורות המעגליות‪,‬‬
‫כפי שסיכמנו הוא !)‪ (n − 1‬ולכן נקבל !)‪k · (n − 1‬‬
‫־ נקבע את ‪ ,S‬בכמה תמורות מעגליות ‪ S‬קטע?‬
‫יש !‪ k‬אפשרויות לסדר את האיברים ש ‪" S‬מכסה‪ :‬ו !)‪ (n − k‬לסדר את שאר האיברים‪.‬‬
‫מצירוף שתי המסקנות קיבלנו שמספר הזוגות הוא בדיוק‬
‫!)‪|F | · k! · (n − k‬‬
‫והוא קטן מ‬
‫‪(n − 1)! · k‬‬
‫ומצירוף אלו קיבלנו כי‪:‬‬
‫(‬
‫)‬
‫‪(n − 1)! · k‬‬
‫‪n−1‬‬
‫≤ | ‪|F‬‬
‫=‬
‫!)‪k! · (n − k‬‬
‫‪k−1‬‬
‫כנדרש‪.‬‬
‫‪6‬‬
‫‪6.1‬‬
‫שיעור ‪6‬‬
‫המשך משפט ארדש קו רדו‬
‫{‬
‫}‬
‫) (‬
‫]‪ S ∈ [n‬הן הדוגמאות היחידות למשפחה ‪ F‬שהיא נחתכת )דהיינו כל שתי קבוצות‬
‫‪|1‬‬
‫∈‬
‫‪S‬‬
‫האם דוגמאות מהצורה‬
‫‪k‬‬
‫בה נחתכות לא טריוויאלית(?‬
‫תשובה‪ :‬כאשר ‪ n > 2k‬התשובה היא כן‪ ,‬כאשר ‪ n = 2k‬אז לא‪ .‬למשל‪:‬‬
‫(‬
‫( )‬
‫)‬
‫) (‬
‫‪n−1‬‬
‫‪2k − 1‬‬
‫‪1 2k‬‬
‫=‬
‫=‬
‫‪k−1‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪2 k‬‬
‫כלומר ־ אם גודל הקבוצה הכולל הוא ‪ ,2k‬אז אפשר לחלק את הקבוצות בגודל ‪ k‬לזוגות של קבוצה ומשלימתה‪,‬‬
‫וכעת אפשר לקבל משפחה כנדרש ע"י בחירה של נציג מכל זוג‪ ,‬וקל לראות שנובע מכך שהמשפחה היא נחתכת‪.‬‬
‫מה קורה אם נדרוש במקום ש ‪ F‬תהיה נחתכת כמקודם‪ ,‬שכל ‪ S, T ∈ F‬מקיימים ‪?|S ∩ T | ≥ 2‬‬
‫כלשהו(‪.‬‬
‫להשיב על כך‬
‫ארדש‪ ,‬קו ורדו שאלו‪ ,‬אך לא ידעו‬
‫)עבור ‪{ r‬‬
‫}‬
‫)]‪([n‬‬
‫אפשר לקחת בתור דוגמה טבעית את‪) , S ∈ k |1, 2 ∈ S :‬כאשר ברור שאם ‪ n < 2k − 1‬אז כל שתי קבוצות‬
‫בגודל ‪ k‬מקיימות זאת(‪.‬‬
‫(‬
‫)‬
‫‪ |F | = n−2‬אבל ארדש‪ ,‬קו ורדו שמו לב שאפשר לבחור‪ ,‬עבור‬
‫נקבל‬
‫הקודם‪,‬‬
‫לרעיון‬
‫דומה‬
‫באופן‬
‫מהרעיון הזה‪,‬‬
‫‪k−2‬‬
‫‪ n = 8‬ו ‪:k = 4‬‬
‫}‪G = {S : |S ∩ {1, 2, 3, 4}| ≥ 3‬‬
‫כמה קבוצות כאלו יש? יש ‪ 4‬דרכים לבחור איברים מתוך }‪ {1, 2, 3, 4‬ויש ‪ 4‬דרכים לבחור את האיבר הנוסף מתוך‬
‫}‪ ,{5, 6, 7, 8‬ומלבד זאת יש את }‪ {1, 2, 3, 4‬עצמה‪ ,‬סך הכל ־ ‪ 17‬אפשרויות‪.‬‬
‫אז השאלה הזו קצת יותר מסובכת‪ ,‬והיא נפתרה רק שנים מאוחר יותר‪.‬‬
‫‪9‬‬
‫‪6.2‬‬
‫‪.‬‬
‫נניח שיש משפחה של קבוצות ]‪ F ⊆ 2[n‬כך שלכל ‪ S, T ∈ F‬מתקיים ‪.|S ∩ T | = 1‬‬
‫באופן פשוט אפשר לקחת את הזוגות }‪ ,{1, 2} , {1, 3} , ..., {1, n‬להוסיף להם את }‪{1‬או את }‪ {2, 3, ..., n‬ולקבל‬
‫‪.|F | = n‬‬
‫אפשר גם ללכת באופן הבא‪:‬‬
‫}‪{1, 2, 6} , {1, 3, 5} , {2, 3, 4} , {1, 4, 7} , {2, 5, 6} , {3, 6, 7} , {2, 5, 6‬‬
‫ואז עבור ‪ n = 7‬אנחנו מקבלים שוב ‪.|F | = n‬‬
‫משפט ‪ 6.1‬ארדש דברוין פישר‬
‫אם ‪ F‬משפחה של קבוצות מתוך ]‪ [n‬וכל שתי קבוצות במשפחה נחתכות בדיוק על איבר ‪ ,1‬אז ‪.|F | ≤ n‬‬
‫מסקנה ‪ m 6.2‬נקודות במישור שאינן כולן על ישר אחד ־ קובעות לפחות ‪ m‬ישרים‪.‬‬
‫נניח שהנקודות הן ‪ p1 , ..., pm‬והישרים ‪l1 , ..., ln‬‬
‫ואנחנו יודעים ש ‪ n > 1‬וכל ישר מכיל ‪ 2‬נקודות או יותר‪.‬‬
‫נבחר קבוצות ‪ S1 , S2 , ..., Sm‬מתוך ]‪ ,[n‬כך ש } ‪Sj = {i | pj ∈ li‬‬
‫כלומר כל קבוצה מתאימה לנקודה ומכילה את האינדקסים של הישרים שהנקודה עליהם‪.‬‬
‫כיוון שדרך שתי נקודות עובר רק קו ישר אחד‪ ,‬אז כל שתי קבוצות נחתכות בדיוק על איבר ‪.1‬‬
‫כלומר לכל ‪ i, j‬מתקיים | ‪.1 = |Sj ∩ Si‬‬
‫ממשפט ארדש דברוין נקבל‪:‬‬
‫‪m≤n‬‬
‫ולכן מספר הישרים הוא לפחות כמספר הנקודות‪ ,‬כנטען‪.‬‬
‫משפט ‪ 6.3‬גלאי סילבסטר‪ :‬בהנתן ‪n‬נקודות במישור שאינן כולן על ישר אחד‪ ,‬יש ישר שמכיל בדיוק ‪ 2‬מהנקודות‪.‬‬
‫הערה ‪ 6.4‬זה לא בהכרח נכון אם לוקחים רק את האקסיומה הראשונה של אוקלידס‪ ,‬וצריך הנחות יותר חזקות‪ ,‬כיוון‬
‫שניתן לקחת מישור פרוייקטיבי שמקיים את האקסיומה הזו‪ ,‬אך לא אחרות‪.‬‬
‫מדוע משפט גלאי סילבסאר גורר את ארדש דברוין פישר?‬
‫מסקנה באינדוקציה על ‪ ,n‬קל להראות זאת עבור ‪.n = 3‬‬
‫כעת בהנתן ‪ n‬נקודות‪ ,‬ניקח ישר המכיל בדיוק ‪ 2‬מהן‪ ,‬נשמיט אחת מהן‪ ,‬כעל פי הנחת האינדוקציה יש לפחות‬
‫‪ n − 1‬ישרים שנקבעים‪ ,‬וכעת בתוספת הנקודה שהשמטנו ־ מתקבל הישר בן שתי הנקודות שהתחלנו איתו‪ ,‬וכעת‬
‫מספר הישרים לפחות ‪ n‬כנדרש‪.‬‬
‫)יש מקרה שבו כל הקודקודים מלבד זה שהשמטנו נמצאים על ישר אחד‪ ,‬ואז לא ניתן להשתמש במשפט גלאי‬
‫סילבסטר‪ ,‬אפשר לטפל בזה מכיוון שבמקום להשמיט את הקודקוד שהשמטנו על הישר בן שתי הנקודות‪ ,‬נשמיט את‬
‫השני‪ (.‬הוכחה‪) :‬גלאי סילבסטר(‬
‫∈ ‪ l ,p‬ישר שנקבע ע"י הנקודות‪ ,‬ומתוכם נבחר את הזוג שבו‬
‫נביט בכל הזוגות )‪ p (p, l‬נקודה מתוך ‪ n‬הנקודות ו ‪/ l‬‬
‫המרחק בין ‪ p‬ו ‪ l‬מינימלי‪ .‬העובדה שקבוצת הזוגות אינה ריקה נובעת מהנחות המשפט‪ .‬אם היו ‪ 3‬נקודות או יותר על‬
‫הישר בזוג הנבחר‪ ,‬אזי ניתן להוריד אנך מ ‪ p‬ל ‪ ,l‬כעת באחד הצדדים של האנך יש בהכרח ‪ 2‬נקודות לפחות‪ .‬נמתח‬
‫ישר מ ‪ p‬אל הנקודה הרחוקה יותר ונוריד אליו אנך מהנקודה הקרובה‪ ,‬נבחין כי אנך זה קצר יותר מהאנך שהורדנו‬
‫מ ‪ p‬ל ‪ ,l‬בסתירה למינימליות המרחק מ ‪ p‬ל ‪.l‬‬
‫‪ .‬הוכחה‪) :‬ארדש דברוין פישר(‬
‫עבור הקבוצות ]‪ S1 , S2 , ..., Sm ⊂ [n‬נחליף כל קבוצה בוקטור של ‪ 0‬ו ‪ 1‬באורך ‪ n‬כך שבוקטור ‪ v j‬המתאים ל ‪Sj‬‬
‫יהיה ‪ 1‬במקום ה ‪ k‬אם ‪ k ∈ Sj‬ו ‪ 0‬אחרת‪.‬‬
‫טענה‪ :‬אם כל שתי קבוצות נחתכות בדיוק על איבר אחד‪ ,‬אזי הוקטורים הללו בלתי תלויים לינארית‪ .‬נסיק מכך‬
‫ש ‪ m ≤ n‬שכן מספר הוקטורים הבת"ל המקסימלי במרחב ממימד ‪ n‬הוא כמובן ‪.n‬‬
‫נניח‪:‬‬
‫‪αi v i = 0‬‬
‫‪m‬‬
‫∑‬
‫‪i=1‬‬
‫ונראה שהמקדמים מתאפסים‪.‬‬
‫כמובן‪:‬‬
‫⟩‬
‫‪=0‬‬
‫‪j‬‬
‫‪αj v‬‬
‫‪m‬‬
‫∑‬
‫‪j=1‬‬
‫‪k‬‬
‫‪αk v ,‬‬
‫‪m‬‬
‫∑‬
‫⟨‬
‫‪k=1‬‬
‫וכיוון שמכפלה פנימית לינארית בשני המשתנים מתקיים שהנ"ל שווה ל‪:‬‬
‫⟩‬
‫⟨‬
‫‪αj αk v j , v k‬‬
‫∑ ‪m‬‬
‫‪m‬‬
‫∑‬
‫=‬
‫‪j=1 k=1‬‬
‫⟩‬
‫עם ‪ ⟩v k‬בדיוק ⟨על קואורדינטה אחת לכל ‪ k ̸= j‬נקבל כי אז ‪v k , v j = 1‬‬
‫כיוון ש ‪v j‬‬
‫מסכים ‪ j‬‬
‫‬
‫‪j‬‬
‫‪k‬‬
‫‪j‬‬
‫‬
‫‬
‫אם ‪ v = v k‬אז ‪v , v = v‬‬
‫ולכן נוכל לרשום סכום זה כך‪:‬‬
‫‪m‬‬
‫∑‬
‫⟨‬
‫∑ ⟩‬
‫⟨‬
‫∑ ⟩‬
‫‪αj v j , v j +‬‬
‫= ‪αj αk v j , v k‬‬
‫‪αi2 |Sj | +‬‬
‫‪αi αj‬‬
‫‪j=1‬‬
‫‪j̸=k‬‬
‫⟨‬
‫‪m‬‬
‫∑‬
‫‪j=1‬‬
‫‪j̸=k‬‬
‫כעת נעביר מכל מחובר בסכום השמאלי ‪ αj2‬אחד למחובר הימני ונקבל‪:‬‬
‫∑‬
‫‪αj αk‬‬
‫‪αj2 (|Sj | − 1) +‬‬
‫‪1≤j,k≤m‬‬
‫‪2‬‬
‫‪αj ‬‬
‫‪m‬‬
‫∑‬
‫‪j=1‬‬
‫‪‬‬
‫‪αj2 (|Sj | − 1) + ‬‬
‫‪m‬‬
‫∑‬
‫=‬
‫‪j=1‬‬
‫‪m‬‬
‫∑‬
‫=‬
‫‪j=1‬‬
‫נניח כי אין יחידון במשפחה )שכן אז זה מכתיב גודל ‪ n‬ממילא‪ ,‬שכן כולם צריכים להחתך עם איבר אחד(‪ ,‬ואז תמיד‬
‫‪ |Sj | − 1‬הוא חיובי‪ ,‬וכל שאר האיברים לעיל הם ריבועים‪ ,‬וכיוון שהכל =‪ 0‬נקבל כי כל המקדמים ‪ αi‬הן אפס‪ ,‬ולכן‬
‫הוקטורים בלתי תלויים כנדרש‪.‬‬
‫מכאן נובע‪ ,‬לפי הערה קודמת ש ‪ m ≤ n‬ולכן המשפט‪.‬‬
‫‪ 6.3‬מישור פרוייקטיבי סופי‬
‫הגדרה ‪ 6.5‬מישור פרוייקטיבי סופי זו מערכת של "נקודות" ‪ p1 , ..., pn‬ו"ישרים" ‪ l1 , ..., lm‬שמקיימת את האקסיומות‬
‫הבאות‪:‬‬
‫‪ .1‬כל שתי נקודות שונות מוכלות בישר יחיד‬
‫‪ .2‬לכל שני ישרים שונים יש נקודה אחת ויחידה שמוכלת בשניהם‬
‫‪ .3‬לכל ישר יש ‪ 2‬נקודות לפחות שאינן על הישר‪.‬‬
‫אפשר לראות את הישרים כתתי־קבוצות של קבוצת הנקודות‪.‬‬
‫יהי ‪ l‬ישר ונניח שהוא מכיל ‪ q + 1‬נקודות‪ ,‬אזי כל נקודה נמצאת ב ‪ q + 1‬ישרים בדיוק‪ ,‬כל ישר מכיל ‪ q + 1‬נקודות‬
‫בדיוק‪ ,‬ומספר הנקודות הכולל הוא ‪ q 2 + q + 1‬וזה גם מספר הישרים הכולל‪.‬‬
‫תהי ‪ p‬נקודה שאינה על הישר‪ ,‬אזי היא נמצאת על לפחות ‪ q + 1‬ישרים‪ ,‬שכן כל נקודה על הישר ‪ l‬יוצרת ישר שונה‬
‫עם ‪ .p‬בנוסף ־ כל ישר אחר שיעבור דרך ‪ p‬מאקסיומה ‪ 2‬נחתך עם ‪ l‬בנקודה כלשהי‪ ,‬ולכן כבר מנינו אותו במניה‬
‫הראשונה של ‪ q + 1‬הישרים‪.‬‬
‫נבחין כי כל האקסיומות הן סימטריות במובן זה שאפשר להחליף את המילה "ישר" ב"נקודה" ולהיפך ואת יחס‬
‫ההכלה‪ ,‬ולקבל טענה אמיתית )זו תכונה של האקסיומות(‪ .‬ולכן גם הוכחה דומה לקודמת תעבוד כדי להראות שלכל‬
‫נקודה שמוכלת ב ‪ q + 1‬ישרים‪ ,‬אז כל ישר ‪ l‬שאינו מכיל את ‪ p‬־ מכיל ‪ q + 1‬נקודות‪.‬‬
‫נסכם זאת ‪ l‬ישר עם ‪ q + 1‬נקודות‪ ,‬כל נקודה שאינה על ‪ l‬מוכלת ב ‪ q + 1‬ישרים‪.‬‬
‫לכל ‪ p‬נקודה שאינה על ‪ ,l‬לכל ישר ‪ l′‬שאינו מכיל את ‪ p‬יש על ‪ l′‬לפחות ‪ q + 1‬נקודות‪.‬‬
‫התחלנו עם ישר‪ ,‬מובטח מהאקסיומות שיש ‪ 2‬נקודות לפחות שאינן על הישר‪ ,‬ולכן הוכחנו את הטענה לכל הישרים‬
‫פרט אולי לישר אחד )שמכיל את כל הנקודות שאינן על ‪.(l‬‬
‫כעת אפשר להמשיך ולהראות עבור כל הישרים ולהרחיב עבור כל הנקודות )נפנופי ידיים פראיים בשלב זה(‪.‬‬
‫ומקבלים מכך שמספר הנקודות )וגם מספר הישרים( הוא ‪.q 2 + q + 1‬‬
‫דוגמא ־ מישור פאנו‪:‬‬
‫‪7‬‬
‫שיעור ‪7‬‬
‫עובדה‪ :‬אפשר לבנות מישורים פרוייקטיבים לכל ‪ q‬שהוא חזקה של ראשוני בעזרת מרחבים וקטוריים מעל שדות‬
‫סופיים‪.‬‬
‫אנחנו מכירים שדות סופיים מסדר ראשוני‪ ,‬ומסדרים שהם חזקות של ראשוניים )ע"י חוג מנה של חוג פולינומים(‪.‬‬
‫בנוסף ־ כל שדה סופי הוא מגודל שהוא חזקה של ראשוני‪.‬‬
‫נעשה שימוש בזה על מנת לבנות מישור פרוייקטיבי‪.‬‬
‫‪ 7.1‬בניה של מישור פרוייקטיבי סופי מסדר חזקה של ראשוני‬
‫יהי ‪ Fq‬שדה‪ ,‬ניקח ‪ V = F3q‬מרחב וקטורי ממימד ‪. 3‬‬
‫נקודה במישור הפרוייקטיבי היא תת מרחב ממימד ‪. 1‬‬
‫כל ישר במישור הפרוייקטיבי הוא תת מרחב ממימד ‪.2‬‬
‫אלו מישורים פפוסיאנים‬
‫נבדוק את קיום האקסיומות‪:‬‬
‫‪ .1‬אכן כל שני מרחבים שונים ממימד ‪ 1‬פורשים מ"ו ממימד ‪ ,2‬ולכן כל שני מרחבים שונים מגדירים מ"ו יחיד‪.‬‬
‫‪ .2‬בהנתן שני ת"מ שונים ממימד ‪ ,2‬שהם ת"מ של ‪V‬־ חיתוכם הוא ממימד ‪.1‬‬
‫‪ .3‬ב ‪ V‬יש ‪ q 3‬וקטורים‪ ,‬בכל ת"מ ממימד ‪ 2‬יש ‪ q 2‬וקטורים‪ ,‬מחוץ לו יש ‪ q 3 − q 2‬וקטורים‪ .‬על כל נקודה )=ת"מ ‪1‬‬
‫‪3‬‬
‫‪−q 2‬‬
‫‪ qq−1‬נקודות‪.‬‬
‫מימדי( יש ‪ q − 1‬נקודות שאינן ‪ , 0‬כלומר סך הכל מחוץ לת"מ ממימד ‪ 2‬יש ‪= q 2‬‬
‫בעיקרון לא מוכרחים שדה‪ ,‬אפשר גם להתבסס על חוג חילוק כדי לבנות מישור פרוייקטיבי‪ ,‬אבל יש משפט שאומר‬
‫שכל חוג חילוק סופי הוא שדה‪ ,‬ולכן אי אפשר בעצם להחליש את דרישותינו‪.‬‬
‫‪12‬‬
‫הערה ‪ 7.1‬נניח ‪ P‬מישור פרויקטיבי עם ‪ n = q 2 + q + 1‬נקודות אזי‪:‬‬
‫‪ .1‬מספר החילות של נקודות וישרים הוא ‪q + q + 1 (q + 1) = q 3 + 2q 2 + 2q + 1‬‬
‫‪4‬‬
‫‪2‬‬
‫כאשר זה בערך ‪ ,n 3‬כאשר ‪ q‬גדול‪ .‬וזה יותר ממה שמובטח ע"י משפט טרוטר־סמרדי )שמדבר על חסם של ‪.(n 3‬‬
‫‪ .2‬יש גם מישורים פרויקטיביים אחרים )משפט דזרג מבחין בין מישורים פרויקטיביים שבנויים מעל שדה ובין כאלו‬
‫שאינם(‪ .‬לא ידועים מישורים פרויקטיביים מסדר ראשוני שאינם מעל שדה‪.‬‬
‫‪ .3‬לא ידוע שום מישור פרויקטיבי מסדר שאינו חזקה של ראשוני‪.‬‬
‫)‬
‫‪2‬‬
‫(‬
‫משפט ‪ 7.2‬בהנתן ‪ n‬נקודות ו ‪ m‬קטעים ביניהן כך ששום קטע לא מכיל את חברו וכך שכל שני קטעים נחתכים‪ ,‬אז‬
‫‪.m ≤ n‬‬
‫הוכחה‪ :‬בעזרת כינים‪ .‬חושבים על הנקודות בתור קודקודים‪ ,‬ועל הקטעים שביניהם בתור שערות‪.‬‬
‫כל כינה שנמצאת על קודקוד "רוצה" להטיל ביצה במרחק קטן מהקודקוד על השערה שאליה הקודקוד מחובר‪.‬‬
‫כל הכינים ימניות קיצוניות במובן זה שלפני הטלת ביצה ־ היא בודקת האם ‪ 180‬מעלות מימין לשערה אין אף שערה‬
‫אחרת‪.‬‬
‫א‪ .‬לכל קודקוד נותנים כינה‬
‫ב‪ .‬כל כינה מטילה ביצים‬
‫ג‪ .‬אוספים את הכינים‪.‬‬
‫נבחין כי כל כינה תטיל ביצה אחת לכל היותר‪.‬‬
‫נניח בשלילה ש ‪ m > n‬ואז תהיה שערה שלא הוטלה עליה אף ביצה‪ .‬נתבונן בשערה זו ונשאל את עצמנו ־ מדוע‬
‫לא הוטלה שם ביצה? מקודקוד אחד שלה )ה"ימני"( יצאה כנראה שערה שיוצאת ב ‪ α < 180‬מעלות ימינה ממנה‪,‬‬
‫מהקודקוד השני יוצאת שערה ב ‪ β < 180‬מעלות שמאלה‪ ,‬ושתי שערות אלו הן קטעים זרים‪.‬‬
‫‪8‬‬
‫שיעור ‪8‬‬
‫נזכיר שלפי משפט שפרנר אם ]‪ F ⊆ 2[n‬ולכל ‪ S, T ∈ F‬מתקיים ‪ F ,S * T‬במקרה כזה תהיה אנטי שרשרת )הגדרה‬
‫בהמשך( מקסימלית‪.‬‬
‫הגדרה ‪ 8.1‬קבוצה סדורה חלקית )קס"ח( היא זוג )≤ ‪ (X,‬כך ש ≤יחס סדר חלקי על ‪) X‬רפלקסיבי‪ ,‬טרנזיטיבי ואנטי‬
‫סימטרי(‪.‬‬
‫) ]‪( [n‬‬
‫נבחין כי ⊆ ‪ 2 ,‬קס"ח‪.‬‬
‫הגדרה ‪ 8.2‬אם )≤ ‪ (X,‬קס"ח אז נאמר ש ‪ F ⊆ X‬אנטי־שרשרת אם לכל ‪ s, t ∈ F‬מתקיים ‪s ≮ t‬‬
‫‪.‬‬
‫הגדרה ‪ C ⊆ X 8.3‬היא שרשרת אם לכל ‪ s, t ∈ C‬מתקיים ש ‪ s ≤ t‬או ‪t ≤ s‬‬
‫(‬
‫)‬
‫קל לראות ששרשרת מקסימלית ב ⊆ ‪ 2[n] ,‬היא באורך ‪ n + 1‬ע"י‪:‬‬
‫}‪∅ ⊂ {1} ⊂ {1, 2} ⊂ ... ⊂ {1, 2, ..., n‬‬
‫קל לוודא כי אם ‪ A‬אנטי שרשרת ו ‪ C‬שרשרת אז ‪|A ∩ C| ≤ 1‬‬
‫הגדרה ‪ 8.4‬תהי ‪ X‬סופית‪ ,‬נגדיר )‪ a (X‬גודל האנטי שרשרת המקסימלית ב ‪ ,X‬ובאופן דומה )‪c (X‬גודל השרשרת‬
‫המקסימלית ב ‪.X‬‬
‫‪8.1‬‬
‫משפט דילוורת'‬
‫משפט ‪) 8.5‬דילוורת'( אם ‪ X‬קס"ח סופית אז אפשר לכסות את ‪ X‬ב )‪ a (X‬שרשראות‪.‬‬
‫מכיוון שב ‪ X‬יש אנטי שרשרת בגודל )‪ ,a (X‬וכל שרשרת נחתכת איתה על איבר אחד לכל היותר‪ ,‬אז ברור שלא ניתן‬
‫לכסות את ‪ X‬בפחות מ )‪ a (X‬שרשראות‪.‬‬
‫באופן דואלי אפשר לטעון‪:‬‬
‫משפט ‪ 8.6‬אם ‪ X‬קס"ח סופית‪ ,‬אז אפשר לכסות את ‪ X‬ב )‪ c (X‬אנטי שרשראות‪.‬‬
‫הוכחה‪ :‬ניקח את ‪ A1‬להיות כל האיברים המינימליים ב ‪ ,X‬כלומר }‪M in X = {x ∈ X : ¬∃y ∈ X s.t. y < x‬‬
‫נבחין כי ממינימליות נובע שכל ‪ M in X‬אם ‪ X‬קס"ח‪ ,‬היא אנטי־שרשרת‪.‬‬
‫נגדיר‪:‬‬
‫‪X1 = X \ A1‬‬
‫‪A1 = M in X‬‬
‫‪X2 = X 1 \ A 2‬‬
‫‪A2 = M in X1‬‬
‫‪...‬‬
‫‪Xc = Xc−1 \ Ac‬‬
‫‪Ac = M in Xc−1‬‬
‫יש כאן ‪ c‬אנטי שרשראות )כי כולן הוגדרו כמינימום של קבוצות(‬
‫טענה‪) Xc = ∅ :‬כלומר הכיסוי שלם(‪.‬‬
‫∈ ‪ z‬ולכן יש ‪ z2 ∈ M in Xc−1‬כך ש ‪ z2 < z‬ואז‬
‫נניח בשלילה שיש ‪ ,z ∈ Xc‬ומכך נובע ש ‪/ M in Xc−1‬‬
‫∈ ‪z2‬ולכן יש ‪ z3 ∈ Xc−2‬כך ש ‪ z3 < z2‬וכך הלאה נקבל‪:‬‬
‫בגלל ש ‪/ M in Xc−2‬‬
‫‪z2 ∈ Xc−1‬‬
‫‪z > z2 > z3 > ... > zc‬‬
‫}‪|{z‬‬
‫}‪|{z‬‬
‫}‪|{z‬‬
‫}‪|{z‬‬
‫‪∈X‬‬
‫‪∈Xc−2‬‬
‫‪∈Xc−1‬‬
‫‪∈Xc‬‬
‫ולכן מצאנו שרשרת באורך באורך ‪ ,c + 1‬בסתירה לכך ש ‪.c (X) = c‬‬
‫‪ .‬הוכחה‪) :‬דילוורת'(‬
‫נוכיח באינדוקציה על גודל הקבוצה‪.‬‬
‫תהי ‪ X‬קס"ח‪ ,‬ונגדיר כמקודם }‪M in X = {x ∈ X : ¬∃y ∈ X s.t. y < x‬‬
‫נגדיר גם‪M ax X = {x ∈ X : ¬∃y ∈ X s.t. y > x} :‬‬
‫המינימום והמקסימום הם אנטי־שרשראות‪.‬‬
‫יתכן שיש אנטי שרשרת מקסימלית שונה משני אלו‪ ,‬ויתכן שאין‪ ,‬נטפל בשני המקרים הללו להלן ־‬
‫אם אין )מקרה א'(‪:‬‬
‫אז כל אנטי שרשרת שאיננה ‪ M in X‬או ‪ ,M ax X‬גודלה קטן ממש מ )‪.a (X‬‬
‫במקרה כזה נבחר ‪ y ∈ M ax X ,x ∈ M in X‬כך ש ‪.x ≤ y‬‬
‫מדוע זה אפשרי? לכל איבר בקס"ח סופית יש איבר בקב' המקסימום שהוא גדול או שווה לו )מדוע? אם אין גדול‬
‫ממש ־ אז האיבר עצמו מקסימלי‪ ,‬והוא גדול שווה מעצמו‪ (...‬ובפרט זה נכון לכל איבר בקב' המינימום‪) .‬יתכן אפילו ש‬
‫‪(x = y‬‬
‫כעת נסיר את השרשרת }‪ ,C1 = {x, y‬ומכיוון שהמינימום והמקסימום קטנו שניהם באיבר אחד‪ ,‬אזי כעת השרשרת‬
‫המקסימלית היא בגודל ‪ .a (X) − 1‬מהנחת האינדוקציה ניתן לכסות ע"י ‪ a (X) − 1‬שרשראות‪ .‬נוסיף לאוסף זה את‬
‫‪ C1‬לכיסוי ונקבל כיסוי של ‪ X‬ע"י )‪a (X‬שרשראות‪.‬‬
‫אם יש )מקרה ב'(‪:‬‬
‫נניח שיש אנטי שרשרת ‪ A ⊆ X‬מקסימלית )שגודלה )‪ ,(a (X‬שאיננה ‪ M in X‬ואיננה ‪ .M ax X‬הרעיון יהיה לחלק‬
‫את ‪ X‬לשתי קבוצות קטנות יותר ־ זו ש"מעל" ‪ A‬וזו ש"מתחת" ל ‪ A‬־ ולהפעיל על שתיהן את הנחת האינדוקציה‪.‬‬
‫נגדיר‪:‬‬
‫}‪X + = {x ∈ X : ∃a ∈ A s.t. a ≤ x‬‬
‫}‪X − = {x ∈ X : ∃a ∈ A s.t. x ≤ a‬‬
‫טענה ‪:1‬‬
‫‪ X + ̸= X‬וגם ‪X − ̸= X‬‬
‫הוכחה‪:‬‬
‫נניח ‪ X = X +‬ואז כיוון שלכל ‪ x ∈ X‬יש ‪ a ∈ A‬כך ש ‪ ,a ≤ x‬נטען ש ‪ .A ⊆ M in X‬מדוע? אחרת יש ‪b ∈ A‬‬
‫∈ ‪ ,b‬כלומר יש ‪ z ∈ X‬כך ש ‪ z < b‬ואז ‪ b > a‬בסתירה‪.‬‬
‫כך ש ‪/ M in X‬‬
‫כמו כן ‪X = X − ⇒ A ⊆ M ax X‬‬
‫ומכיוון ש ‪ A‬מקסימלית ־ אז היא ממש שתיהן‪ ,‬בסתירה להנחתנו‪ ,‬שהיא שונה מכך‪.‬‬
‫טענה ‪:2‬‬
‫‪X+ ∪ X− = X‬‬
‫הוכחה‪:‬‬
‫∈ ‪ z‬אז ‪z‬אינו גדול או שווה משום איבר ב ‪ ,A‬ו ‪ z‬אינו קטן או שווה‬
‫נניח בשלילה שי ‪ z ∈ X‬כך ש ‪/ X + ∪ X −‬‬
‫לשום איבר ב ‪ ,A‬ולכן }‪ A ∪ {z‬אנטי שרשרת‪ ,‬בסתירה למקסימליות‪.‬‬
‫טענה ‪:3‬‬
‫‪X+ ∩ X− = A‬‬
‫הוכחה‪:‬‬
‫כי אם ‪ x ∈ A‬אז ‪ x ≤ x‬ולכן ‪ x ∈ X +‬וגם ‪x ∈ X −‬‬
‫∈ ‪ z‬ולכן לא‬
‫∈ ‪ z‬מדוע לא יתכן ש ‪ ?z ∈ X + ∩ X −‬כי אז קיים ‪ a ∈ A‬כך ש ‪) z > a‬גדול ממש כי ‪/ A‬‬
‫אם ‪/ A‬‬
‫שווה ממש ל ‪(a‬‬
‫מאותו נימוק קיים ‪ b ∈ A‬כך ש ‪ b > z‬ומטרנזיטיביות נובע מכך ‪ ,b > a‬בסתירה להיות ‪ A‬אנטי שרשרת‪.‬‬
‫) ‪ a (X + ) = a (X) = a (X −‬שכן ‪ A‬אנטי שרשרת מקסימלית ב ‪ ,X‬והשאר הן תתי קבוצות של ‪.X‬‬
‫נסמן } ‪ A = {a1 , ..., am‬ו ‪.a (x) = m‬‬
‫לפי הנחת האינדוקציה‪ ,‬מכיוון ש |‪ |X + | < |X‬אז אפשר לכתוב‪:‬‬
‫‪+‬‬
‫‪X + = C1+ ∪ C2+ ∪ ... ∪ Cm‬‬
‫כך ש ‪ Ci+‬שרשרת לכל ‪ .i‬בה"כ נניח ‪) ai ∈ Ci+‬כל שרשרת נחתכת בנקודה אחת בדיוק עם ‪ ,A‬ולכן יש חיתוך יחיד‪,‬‬
‫ובה"כ הכוונה לכך שגם האינדקסים מתאימים(‪.‬‬
‫מנימוק דומה ניתן לכתוב את ‪ X −‬כאיחוד של ‪ m‬שרשראות‪:‬‬
‫‪−‬‬
‫‪X + = C1− ∪ C2− ∪ ... ∪ Cm‬‬
‫ושוב נניח בה"כ ש ‪.ai ∈ Ci−‬‬
‫נגדיר‪:‬‬
‫‪Ci = Ci− ∪ Ci+‬‬
‫ברור ש‬
‫‪X = C1 ∪ ... ∪ Cm‬‬
‫מטענה ‪.2‬‬
‫נותר להראות ש ‪ Ci‬היא שרשרת‪.‬‬
‫טענה ־ ‪ai‬איבר מקסימלי ב ‪ Ci−‬ומינימלי ב ‪.Ci+‬‬
‫הוכחה‪ :‬אם ‪ ai ̸= x ∈ Ci−‬אז או ש ‪) x < ai‬ואז אכן ‪ ai‬מקסימלי( או ‪ ,ai < x‬כיוון שמדובר בשרשרת‪ ,‬היות ש‬
‫‪ x ∈ X −‬אז יש ‪ b ∈ A‬כך ש ‪ ,x ≤ b‬ומטרנזיטיביות נקבל ‪ ai < b‬ושניהם ב ‪ A‬בסתירה להיותה אנטי שרשרת‪.‬‬
‫משיקולים דומים ‪ ai‬איבר מינימלי ב ‪ ,Ci+‬ולכן לכל שני איברים ב ‪ x ̸= y ∈ Ci‬מתקיים שאו ששניהם מוכלים‬
‫באחת מהשרשראות ‪ Ci+ , Ci−‬ואז ברור שהם מקיימים יחס ביניהם‪ ,‬ואחרת בה"כ ־ ‪ x ∈ Ci−‬ו ‪ y ∈ Ci+‬משימוש‬
‫בטענה לעיל מקבלים ‪ x < ai < y‬ולכן מטרנזיטיביות ‪ x, y‬מקיימים יחס כנדרש ואכן ‪ C‬שרשרת והוכחת המשפט‬
‫הושלמה‪.‬‬
‫‪8.2‬‬
‫גרפים מושלמים‬
‫יהי ‪ G‬גרף‪.‬‬
‫)‪ c (G‬־ גודל תת גרף שלם מקסימלי )‪ ,(Clique‬מספר צביעה )‪ χ (G‬הוא מספר הצבעים המינימלי הדרוש כדי‬
‫לצבוע את קודקודיו כך ששכנים אינם צבועים באותו צבע‪.‬‬
‫באופן כללי )‪. χ (G) ≥ c (G‬‬
‫הגדרה ‪ 8.7‬גרף ‪ G‬יקרא מושלם אם לכל תת גרף מושרה ‪ H‬מתקיים )‪.χ (H) = c (H‬‬
‫תהי ‪ X‬קס"ח‪.‬‬
‫הגדרה ‪ 8.8‬גרף ההשוואה ⟩‪ G = ⟨X, E‬הוא גרף כך ש ‪ x, y ∈ E‬אם ‪ x < y‬או ‪.y < x‬‬
‫‪.‬‬
‫הגדרה ‪ 8.9‬גרף אי ההשוואה ⟩ ‪ G′ = ⟨X, E ′‬מקיים ‪ x, y ∈ E‬אם ‪ x ≮ y‬וגם ‪.y ≮ x‬‬
‫)כמובן ‪ G′‬הוא גרף משלים של ‪(G‬‬
‫מהו )‪ c (G‬כאשר ‪ G‬גרף ההשוואה?‬
‫)‪ c (X‬הוא גודל השרשרת המקסימלית‪ ,‬תת גרף שלם של ‪ G‬מתאים לשרשרת ב ‪.X‬‬
‫צביעה של ‪ G‬היא חלוקה של ‪ X‬לאנטי שרשראות‪.‬‬
‫המשפט הקל בנוסח דילוורת' אומר לפיכך‪:‬‬
‫)‪χ (G) = c (G‬‬
‫זה נכון גם לכל תתי הגרפים המושרים‪ ,‬שכן גם הם קבוצות סדורות חלקיות‪.‬‬
‫מהמשפט הקל נקבל כי גרף ההשוואה הוא גרף מושלם‪.‬‬
‫)‪ c (G′ ) = a (X‬הוא גודל האנטי שרשרת המקסימלית‪ χ (G′ ) ,‬הוא מספר השרשראות המינימלי הנדרש כדי‬
‫לכסות את ‪ .G′‬ומשפט דילוורת' נותן לנו )‪ χ (G) = c (G′ ) = a (X‬וזה נכון לכל תת גרף מושרה‪ ,‬ולכן ‪ G′‬הוא גרף‬
‫מושלם גם כן‪.‬‬
‫מכאן ־ משפט דילוורת' ניתן לניסוח כמשפט על גרפי השוואה וגרפי אי השוואה‪.‬‬
‫אפשר לשאול לפיכך האם תמיד השלמה של גרף מושלם תיתן גרף מושלם? זו היתה השערת הגרף המושלם‪.‬‬
‫בשנות השבעים לובאס הוכיח שאכן כך הוא!‬
‫דוגמא לגרף בלתי מושלם ־ מחומש‪ ,‬וכך גם כל מעגל אי־זוגי גדול מחמש‪ ,‬שכן הגרף השלם המקסימלי שהוא יכיל‬
‫יהיה מגודל ‪ ,2‬ועם זאת לא ניתן לצבוע מעגלים אי זוגיים בשני צבעים‪ .‬גם המשלים של זה הוא גרף בלתי מושלם‪.‬‬
‫לכן היתה השערה שגרף הוא מושלם אם"ם הוא אינו מכיל תת גרף מושרה שהוא מעגל אי זוגי או משלים של מעגל‬
‫אי־זוגי‪ ,‬וזה אכן הוכח ב ‪.2003‬‬
‫(‬
‫)‬
‫כזכור ־ משפט שפרנר אמר לנו כי גודל האנטי־שרשרת המקסימלית ב ]‪ 2[n‬הוא ⌋ ‪. ⌊ nn‬‬
‫‪2‬‬
‫(‬
‫)‬
‫מסקנה ‪ 8.10‬ממשפט דילוורת' ומשפט שפרנר ־ אפשר לכסות את ]‪ 2[n‬על ידי ⌋ ‪ ⌊ nn‬שרשראות‪.‬‬
‫‪2‬‬
‫אם היינו מציגים שרשראות כנ"ל‪ ,‬היינו מקבלים הוכחה למשפט שפרנר מיד‪.‬‬
‫ואז עולה השאלה ־ האם אפשר להוכיח את משפט שפרנר ע"י חלוקה לשרשראות כנ"ל?‬
‫עבור ‪ n = 1‬אפשר את }‪∅, {1‬‬
‫עבור ‪ n = 2‬אפשר את }‪ {1‬כשרשרת אחת ואת }‪ ∅, {2} , {1, 2‬כשרשרת שניה‪.‬‬
‫אפשר גם את ‪.n = 3‬‬
‫תרגילון לבית ־ איך אפשר לחלק את ]‪ 2[n‬לשרשראות כנ"ל?‬
‫‪9‬‬
‫‪9.1‬‬
‫שיעור ‪9‬‬
‫הוכחת משפט שפרנר בעזרת כיסוי ע"י שרשראות‬
‫ניקח ‪ x1 , ..., xn‬ממשיים כך ש ‪xi ≥ 1‬‬
‫נביט בסכומים‬
‫‪ε1 x1 + ε2 x2 + ... + εn xn‬‬
‫כאשר }‪εi ∈ {−1, 1‬‬
‫אפשר לבחור סדרה של אפסילונים ב ‪2n‬דרכים‪ ,‬ונשאלה כמה לכל היותר מבין הסדרות הללו יתנו סכום שנמצא‬
‫בקטע )‪.(−1, 1‬‬
‫ברור שאם ה ‪ x1 , ..., xn‬מתפרעים מאד ־ אז לא בטוח שיהיה אפילו אחד‪.‬‬
‫אבל אם ‪ n‬זוגי ־ אז הסכומים‬
‫‪( ,(−1,‬‬
‫אם ‪ 1 = x1 = x2 = ... = xn‬ו ‪ n‬אי־זוגי ־ אזי שום סכום לא נופל בקטע )‪) 1‬‬
‫הטובים יהיו בדיוק ‪ 0‬ויתאימו לכל הבחירות של מספר שווה של ‪ 0‬ו ‪ ,1‬וזהו כמובן ⌋ ‪. ⌊ nn‬‬
‫‪2‬‬
‫(‬
‫)‬
‫משפט ‪ 9.1‬מספר הסכומים שנמצאים ב )‪ (−1, 1‬קטן או שווה ל ⌋ ‪. ⌊ nn‬‬
‫‪2‬‬
‫הוכחה‪ :‬כל סכום מתאים לתת קבוצה )ניקח את האינדקסים ‪ i‬כך ש ‪.(εi = 1‬‬
‫נטען כי לא יתכן ששני סכומים שמתאימים ל ‪ S, T‬כך ש ‪ S ( T‬שניהם בקטע )‪.(−1, 1‬‬
‫מדוע? מכיוון שהמעבר מ ‪ S‬ל ‪ T‬משמעו שהחלפנו חלק מאפסילונים שהיו ‪ −1‬ב ‪ ,1‬ולכן הגדלנו לפחות ב ‪ 2‬את‬
‫הסכום הכולל ־ ולכן לו התחלנו עם סכום שנמצא ב )‪ (−1, 1‬־ כעת יצאנו מתחום זה‪.‬‬
‫ולכן קבוצת הסכומים שנמצאים בתחום המבוקש מתאימה לאנטי־שרשרת‪ ,‬וכמסקנה ממשפט שפרנר נקבל את‬
‫המבוקש‪.‬‬
‫הגדרה ‪ 9.2‬נקבע ‪ ,n‬ונתבונן ב ]‪ .2[n‬שרשרת ‪ Si ⊆ Si+1 ⊆ ... ⊆ Sn−i‬נקראת רוויה וסימטרית אם ‪ |Sk | = k‬לכל‬
‫‪i≤k ≤n−i‬‬
‫שרשרת ‪ C‬היא רוויה אם כאשר ‪ S, T ∈ C‬מקיימים ‪ S ⊆ T‬ו ‪ |T | − |S| > 1‬אז קיים ‪ R ∈ C‬כך ש ‪ S ⊂ R ⊂ T‬ו‬
‫‪.|R| = |S| + 1‬‬
‫מושג הרוויה והסימטריה משמעו שהקבוצות תופסות "רדיוס" מסויים סביב ‪. n2‬‬
‫משפט ‪ 9.3‬לכל ‪ n‬קיימת חלוקה של ]‪ 2[n‬לשרשראות רוויות סימטריות‪.‬‬
‫)(‬
‫⌋ ⌊‬
‫הוכחה‪ :‬עבור ‪ n = 1‬אפשר לכסות ע"י }}‪ {∅, {1‬ו ‪ n2 = 0‬והצגנו שרשרת יחידה ואכן ‪. 10 = 1‬‬
‫עבור ‪ n = 2‬נוכל לבחור בשרשראות‬
‫}}‪{∅, {1‬‬
‫}}‪{{2} , {1, 2‬‬
‫נבחין כי השרשרת השניה התקבלה מהוספה של האיבר ‪ 2‬לאיברי השרשרת שלפניה‪.‬‬
‫השרשראות הללו אכן רוויות‪ ,‬אך אינן סימטריות‪ ,‬וכדי לתקן זאת ־ נעביר את הקבוצה }‪ {1, 2‬לשרשרת הראשונה‬
‫ואז נקבל שתי שרשראות סימטריות ורוויות‪.‬‬
‫נבנה עבור ‪ n = 3‬בדרך דומה ע"י הוספת האיבר ‪ 3‬לאיברי השרשראות הקודמות ונקבל בסך הכל‪:‬‬
‫}}‪{∅, {1} , {1, 2‬‬
‫}‪{2‬‬
‫}}‪{{3} , {1, 3} , {1, 2, 3‬‬
‫‪17‬‬
‫}}‪{{2, 3‬‬
‫נעשה שימוש באותו כלל ־ נעביר את האיבר המקסימלי }‪ {1, 2, 3‬ונעבירו לשרשרת הארוכה הישנה‪ ,‬ומהשרשרת‬
‫הקצרה החדשה נעביר את האיבר לשרשרת הקצרה הישנה‪ ,‬ונקבל סך הכל‪:‬‬
‫}}‪{∅, {1} , {1, 2} , {1, 2, 3‬‬
‫}}‪{2, {2, 3‬‬
‫}}‪{{3} , {1, 3‬‬
‫באופן פורמלי ־ מעבר האינדוקציה הוא זה‪:‬‬
‫בהנתן חלוקה לשרשראות רוויות וסימטריות ‪ C1 , C2 , ..., Cm‬עבור ]‪ 2[n‬נגדיר עבור ]‪:2[n+1‬‬
‫{‬
‫}‬
‫‪∀i : Ci0 = s ∈ 2[n+1] : s ∈ Ci‬‬
‫} ‪Ci1 = {s ∪ {n + 1} : s ∈ Ci‬‬
‫קיבלנו ‪ 2m‬שרשראות רוויות שמכסות את ]‪ 2[n+1‬אבל הן לא סימטריות‪.‬‬
‫נחליף כעת את ‪ Ci0‬ו ‪Ci1‬ב ‪ Ci+‬ו ‪ Ci−‬באופן הבא‪:‬‬
‫אם } ‪) Ci = {si , si+1 , ..., sn−i‬זה אכן המבנה שלה מסימטריות‪ ,‬כלומר ־ הנחת האינדוקציה(‬
‫אז נגדיר‪:‬‬
‫}}‪Ci+ = Ci0 ∪ {sn−i ∪ {n + 1‬‬
‫}}‪Ci− = {si ∪ {n + 1} , si+1 ∪ {n + 1} , ..., sn−i−1 ∪ {n + 1}} = Ci1 \ {sn−i ∪ {n + 1‬‬
‫כל השרשראות ‪ Ci+‬ו ‪ Ci−‬הלא ריקות הן רוויות וסימטריות ואיחודן הזר הוא ]‪.2[n+1‬‬
‫⌋‪⌊n‬‬
‫‪ .‬הוכחה‪) :‬שפרנר בהנתן המשפט לעיל( נתבונן בחלוקה כמו זו המובטחת‪ .‬נבחין כי אם נסמן ‪ ,m = 2‬כל שרשרת‬
‫רוויה וסימטרית תמיד תכיל קבוצה מגודל זה )מרכז הרדיוס(‪ ,‬וקבוצה אחת בלבד מגודל זה )כי זו שרשרת(‪ .‬כל‬
‫מוכלת בשרשרת אחת ויחידה‪ ,‬ולכן מספר השרשראות הרוויות‬
‫זה (‬
‫מכיוון שזוהי חלוקה ־ אז בפרט כל קבוצה מסוג )‬
‫הסימטריות הוא כמספר הקבוצות בגודל ‪ m‬שהוא ⌋ ‪. ⌊ nn‬‬
‫‪2‬‬
‫‪10‬‬
‫שיעור ‪10‬‬
‫‪n‬‬
‫נתבונן בקבוצת הוקטורים }‪{−1, 1‬‬
‫נתעניין מה הקבוצה הגדולה ביותר שנוכל להרכיב כך שמכפלת שני איברים בתוכה )מכפלה פנימית( לא תתאפס‪.‬‬
‫‪n‬‬
‫מתוך כלל הוקטורים נתבונן במשפחה }‪) G = {(x1 , ..., xn ) ∈ {−1, 1} : x1 = 1, #i : xi = 1 is even‬זו‬
‫הקטנה טכנית של תחום הפעולה‪ ,‬ואפשר בלעדיה‪ ,‬אבל זה קצת פחות אסתטי(‬
‫בחירת ‪ x1 = 1‬מקטין את הבחירה למחצית מכלל הוקטורים‪ ,‬מתוכם בחירת כל הוקטורים באורך ‪ n − 1‬שבהם‬
‫מספר הקוא' החיוביות הוא זוגי‪ ,‬תקטין זאת בחצ ובסה"כ נקבל ש ‪.|G| = 2n−2‬‬
‫‪ = G′ ⊆ G‬כל הוקטורים שבהם יש בדיוק ‪1 n2‬ים‪.‬‬
‫‪ G′‬מתאימה לכל הקבוצות בגודל ‪ n2‬מתוך }‪{1, ..., n‬‬
‫∑‬
‫‪′‬‬
‫תהי ‪ F ⊆ G‬כלשהי המקיימת לכל ‪ x, y ∈ F‬מתקיים ‪i xi yi = ⟨x, y⟩ ̸= 0‬‬
‫באופן שקול אפשר לדרוש שאם ניקח שני איברים ב ‪ F‬ואת ה ‪) S, T‬קבוצות( המתאימות להם‪ ,‬יתקיים ≠ | ‪|S ∩ T‬‬
‫‪. n4‬‬
‫‪18‬‬
‫משפט ‪) 10.1‬פרנקל וילסון( אם ‪ n = 4p‬ו ‪ p‬ראשוני‪ ,‬ו ‪ F ⊆ G‬מקיים שלכל ‪ x, y ∈ F‬מתקיים ‪ ⟨x, y⟩ ̸= 0‬אז‪:‬‬
‫) ( ‪p−1‬‬
‫∑‬
‫‪n‬‬
‫‪i‬‬
‫≤ | ‪|F‬‬
‫‪i=0‬‬
‫נביט על כל הוקטורים ‪ (x1 , ..., xn ) ∈ G‬כך שמספר ה ‪ 1‬ים קטן מ ‪ p‬או גדול מ ‪3p‬‬
‫כשמביטים במכפלה הפנימית של ‪ x‬ו ‪:y‬‬
‫נסמן ב ‪ a‬את מספר הקוא' שבהן ב ‪ x‬יש ‪ 1‬וב ‪ y‬יש ‪1‬‬
‫נסמן ב ‪ b‬את מספר הקוא' שבהן ב ‪ x‬יש ‪ 1‬וב ‪ y‬יש ‪1‬־‬
‫נסמן ב ‪ c‬את מספר הקוא' שבהן ב ‪ x‬יש ‪1‬־ וב ‪ y‬יש ‪1‬‬
‫נסמן ב ‪ d‬את מספר הקוא' שבהן ב ‪ x‬יש ‪1‬־ וב ‪ y‬יש ‪1‬־‬
‫ולכן‪:‬‬
‫‪a + b + c + d = n = 4p‬‬
‫וגם‪:‬‬
‫‪⟨x, y⟩ = a + d − b − c‬‬
‫ולכן אם מספר ה ‪ 1‬ים קטן מ ‪ p‬אז נובע‪:‬‬
‫‪a+b<p‬‬
‫‪a+c<p‬‬
‫‪d > 2p‬‬
‫ולכן המכפלה הפנימית לא תתאפס‪ ,‬ובפרט ־ קבוצת הוקטורים ב ‪ G‬שמספר ה ‪1‬ים בהם קטן מ ‪ p‬־ נקבל קבוצה‬
‫∑רוצים‪ ,‬טיעון סימטרי מראה שאפשר להשתמש גם באלו שבהם יש פחות מ ‪ p‬פעמים ‪1‬־ ‪.‬‬
‫שאנחנו‬
‫חלקית לקבוצה‬
‫) ‪n ( n‬‬
‫‪) i=1 p−1‬אם ‪ (p ≤ n4‬המקדם האחרון הוא המשמעותי ביותר‪ ,‬ולכן אסימפטוטית כל העסק מתנהג‬
‫בסכום‬
‫) (‬
‫) ‪nH ( 41‬‬
‫‪n‬‬
‫‪n·0.8...‬‬
‫‪ 2‬וזהו חלק אקספוננציאלית קטן מסך הקבוצות הכולל ‪.2‬‬
‫‪≈2‬‬
‫כמו ‪ , nn‬שאסימפטוטית הוא‬
‫‪4‬‬
‫למה ‪ x, y ∈ G 10.2‬אז )‪ ⟨x, y⟩ = 0 (mod 4‬ולכן אם ל ‪ x, y ∈ G‬מתקיים )‪ ⟨x, y⟩ = 0 (mod p‬אז ‪⟨x, y⟩ = 0‬‬
‫הוכחה‪ :‬כזכור‪:‬‬
‫‪⟨x, y⟩ = a + d − b − c‬‬
‫כזכור ‪ a + b + c + d = 4p‬ולכן זה מתחלק ב ‪.4‬‬
‫ולכן מספיק להראות ש ‪ 4p − ⟨x, y⟩ = 2b + 2c‬מתחלק ב ‪ 4‬או ש ‪ b + c‬מתחלק ב ‪.2‬‬
‫מספר ה ‪1‬ים ב ‪ x‬וב ‪ y‬זוגי ולכן ‪ a + b‬זוגי ו ‪ a + c‬זוגי וכאן ‪ 2a + b + c‬זוגי ולכן אכן ⟩‪ ⟨x, y‬מתחלק ב ‪.4‬‬
‫ואז אם )‪ ⟨x, y⟩ = 0 (mod p‬אז מזרות מתקיים )‪⟨x, y⟩ = 0 (mod 4p‬‬
‫כמו כן נבחין כי )חידה לילדים(‪:‬‬
‫‪(x − a) (x − b) (x − c) ...(x − z) = 0‬‬
‫)שכן בדרך מופיע )‪ (x − x‬כגורם‪(....‬‬
‫נביט כעת בפולינומים מעל השדה ‪ Fp‬במשתנים ) ‪.(x1 , ..., xn‬‬
‫‪19‬‬
‫לכל ‪ (y1 , ..., yn ) = y ∈ F‬נתאים פולינום‪:‬‬
‫) ‪Py (x) = Py (x1 , ..., xn‬‬
‫))‪Py (x) = (⟨x, y⟩ − 1) (⟨x, y⟩ − 2) (⟨x, y⟩ − 3) ... (⟨x, y⟩ − (p − 1‬‬
‫כאשר ‪ x1 , ..., xn‬כאן יהיו על תקן משתנים וה ‪y1 , ..., yn‬יתקבלו מהוקטור ‪.y‬‬
‫זהו אכן פולינום במשתנים הנדרשים מעל השדה‪.‬‬
‫נניח ‪ ,y, z ∈ F‬אזי המכפלה הפנימית שלהם היא לא אפס מודולו ‪) p‬מההערה הראשונה( ולכן הפולינום הנ"ל‬
‫יתאפס )מתוך הטריק לילדים( שכן‪:‬‬
‫))‪Py (x) = (⟨x, y⟩ − 1) (⟨x, y⟩ − 2) (⟨x, y⟩ − 3) ... (⟨x, y⟩ − ⟨x, y⟩) ... (⟨x, y⟩ − (p − 1‬‬
‫ואם ‪ y = z‬נקבל שהדבר לא יתאפס‪ ,‬ובפרט מנוסחת וילסון יתקבל מכך )‪−1 · −2 · ... · − (p − 1) = −1 (mod p‬‬
‫כלומר‪:‬‬
‫{‬
‫‪0‬‬
‫‪y ̸= z‬‬
‫= )‪Py (z‬‬
‫‪−1 y = z‬‬
‫טענה ‪ 10.3‬הפולינומים })‪{Py (x‬כאשר ‪ ,y ∈ F‬הם בלתי תלויים ליניארית‪.‬‬
‫הוכחה‪ :‬נניח‪:‬‬
‫‪λyPy = 0‬‬
‫∑‬
‫‪y∈F‬‬
‫אז נציב ‪z ∈ F‬‬
‫‪λyPy (z) = 0‬‬
‫∑‬
‫‪y∈F‬‬
‫ומהטענה הקודמת לגבי אפיון )‪ Py (z‬מתקבל מכך‪:‬‬
‫‪λz Pz (z) = −λz = 0‬‬
‫ולכן ‪ λz‬לכל ‪.z ∈ F‬‬
‫נשנה את )‪ Py (x‬ל )‪ P˜y (x‬לפי הכלל הבא‪:‬‬
‫‪2k+1‬‬
‫‪xi‬נחליף ב ‪ ,xi‬וכעת קיבלנו פולינום לינארי בכל משתניו )המעריך של כל‬
‫‪ x2k‬נחליף ב ‪ 1‬וכל חזקה‬
‫כל חזקה ‪i‬‬
‫משתנה הוא ‪ 1‬או ‪(0‬‬
‫‪n‬‬
‫טענה ‪ 10.4‬אם }‪ x ∈ {−1, 1‬אז )‪Py (x) = P˜y (x‬‬
‫הוכחה‪ :‬מכיוון ש ‪ x2k = 1‬ו ‪ x2k+1 = x‬אם }‪x ∈ {−1, 1‬‬
‫נחליף את הטענה הקודמת שלנו )זו לגבי האי־תלות( ולכן הפולינומים )‪ P˜y (x‬בת"ל כאשר ‪.y ∈ F‬‬
‫ולכן יש לנו פולינומים מולטיליניארים מדרגה ‪ p − 1‬לכל היותר‪ ,‬שהם בלתי תלויים ליניארית‪ ,‬ולכן מספרם קטן או‬
‫היותר‪ .‬כל‬
‫שווה למימד המרחב שבו הם חיים‪ ,‬כלומר הפולינומים המולטיליניאריים ב ‪ x1 , ..., xn‬מדרגה ‪( p) − 1‬‬
‫לכל‪∑p−1‬‬
‫פולינום מולטילינ' מדרגה ‪ p − 1‬הוא קומב' ליניארית של מונומים מדרגה לכל היותר ‪ ,p − 1‬וכאלו יש ‪) i=1 ni‬למשל‬
‫‪(x1 x2 , x1 x16 x9 , ...‬‬
‫וכיוון שלכל איבר ב ‪ F‬התאמנו פולינום כזה ־ אזי גודל ‪ F‬חסום ע"י גודל הבסיס ־ ומכאן המבוקש‪.‬‬
‫שיעור ‪11‬‬
‫‪11‬‬
‫‪n‬‬
‫משפט ‪) 11.1‬פרנקל וילסון( גרסה אחרת )במעט( ממה שהראינו ־ אם ‪ n = 4p‬ו ‪ p‬ראשוני‪ ,‬ויש לנו }‪ F ⊆ {0, 1‬עם‬
‫התכונה שלכל ‪ x, y ∈ F‬מתקיים ‪⟨x, y⟩ ̸= 0‬‬
‫אז‪:‬‬
‫) ( ‪p−1‬‬
‫∑‬
‫‪n‬‬
‫‪i‬‬
‫‪|F | ≤ 4‬‬
‫‪i=0‬‬
‫הוכחה‪ :‬בשיעור הקודם הראינו את זה בלי ה ‪ ,4‬משום שהצטמצמנו ל ‪ F ⊆ G‬כאשר ב ‪ G‬מספר ה ‪1‬ים היה זוגי‪,‬‬
‫והקוא' הראשונה היא ‪ .1‬אפשר לטעון שהצימצום הזה היה מלאכותי ונוכל לשחזר את ההוכחה עם הפיכת כל אחד‬
‫מהתנאים הללו בנפרד‪ ,‬ולכן נקבל ‪ 4‬הוכחות לאותו גדול‪ ,‬ובסה"כ נקבל את המשפט בניסוחו הנוכחי‪.‬‬
‫נניח ‪ ,X ⊆ S n−1‬כך של ‪ X‬יש נפח במימד ‪ ,n − 1‬שהוא )‪.µ (X‬‬
‫כאשר‬
‫}‬
‫{‬
‫∑‬
‫‪= (x1 , ..., xn ) :‬‬
‫‪x2i = 1‬‬
‫‪S n−1‬‬
‫נניח גם שלכל ‪ x, y ∈ X‬מתקיים ‪⟨x, y⟩ ̸= 0‬‬
‫מסקנה ‪11.2‬‬
‫)‪∑p−1 (n‬‬
‫‪i‬‬
‫≤ )‪µ (X‬‬
‫‪i=0‬‬
‫‪2n−2‬‬
‫הערה ‪ 11.3‬יודעים שהחסם הזה לא הדוק‪ ,‬ההשערה היום היא שהכי טוב שאפשר לעשות הוא לבחור רצועות סביב שני‬
‫קטבי הספירה‪ ,‬כך שהגזרה שהן מכסות היא קטנה מ ‪ , π4‬ולכן שום שתי נקודות באותה כיפה אינן ניצבות וכך גם נכון‬
‫בכיפות השונות‪.‬‬
‫לגבי שתי נקודות שהן ) (‬
‫‪n‬‬
‫זה נותן חסם של‬
‫‪√1‬‬
‫‪2‬‬
‫שהוא טוב בהרבה‪.‬‬
‫מה הרעיון של המסקנה שהראינו?‬
‫ננרמל את הוקטורים ב ‪ G‬ע"י כך שכל איבר ב ‪ G‬יראה כך‪: x1 , ..., xn ∈ {−1, 1} :‬‬
‫שהנורמה של כל וקטור ב ‪ G‬היא ‪ ,1‬ולכן אלו נקודות על הספירה‪.‬‬
‫קבוצה במידה )‪) µ (X‬המידה מנורמלת כך ששטח פני הספירה הוא ‪ ,(1‬תוחלת החיתוך של סיבוב מקרי שלה עם‬
‫‪ G‬היא ‪ ,µ (X) · 2n−2‬ולכן מהמשפט הקומבינטורי נקבל את המבוקש‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫הניסוח המקורי של פרנקל וילסון היה‪ F :‬משפחה של קבוצות בגודל ‪ n2‬מתוך ]‪ [n‬כך שלכל ‪ S, T ∈ F‬כך ש‬
‫) ( ‪∑p−1‬‬
‫‪|F | ≤ 2 i=0 p−1‬‬
‫‪ |S ∩ T | ̸= n4‬אז‬
‫‪i‬‬
‫)‬
‫‪11.1‬‬
‫‪x1‬‬
‫‪xn‬‬
‫√‬
‫√ ‪, ...,‬‬
‫‪n‬‬
‫‪n‬‬
‫(‬
‫ואז נקבל‬
‫השאלה של לרמן‬
‫נניח ש ‪ F‬משפחה של קבוצות בגודל ‪ r‬מתוך ]‪ [d‬ונניח שלכל ‪ S, T ∈ F‬מתקיים ‪.|S ∩ T | ≥ k‬‬
‫האם אפשר לחלק את ‪ F‬ל ‪ F1 , ..., Fd‬כך שלכל ‪ S, T ∈ Fj‬מתקיים ש ‪?S ∩ T ≥ k + 1‬‬
‫מסתבר שבעזרת משפט פרנקל וילסון אפשר לענות על השאלה הזו בשלילה‪ .‬הוכחה‪ :‬נניח ש ‪ n = 4p‬ונביט על כל‬
‫הגרפים הדו צדדיים השלמים על ‪ n‬קודקודים מסומנים כך שבכל צד יש ‪. n2‬‬
‫{‬
‫})‪(n‬‬
‫נתבונן בכל הצלעות האפשריות בגרף כלשהו על ‪ n‬קודקודים ונסמנן ‪ 1, ..., d = 2‬והמשפחה שנבנה ‪ F‬תהיה‬
‫‪n‬‬
‫קבוצת אוספי הצלעות‪ ,‬כלומר כל ]‪ S ⊆ [d‬המקיים שהוא אוסף כל הצלעות של גרף דו צדדי שלם כלשהו עם ‪2‬‬
‫) ‪( nn‬‬
‫קודקודים בכל צד‪ .‬נבחין כי ‪ |F | = 22‬כי כדי להגדיר גרף דו צדדי מספיק לבחור מחצית מהקודקודים‪ ,‬כיוון שאין‬
‫אנחנו מבדילים בין בניית גרף ע"י בחירת קבוצה כלשהי לגרף הנוצר מבחירת משלימתה‪.‬‬
‫‪21‬‬
‫כל גרף דו"צ הוא מהצורה )‪ K (A, B‬כך ש ‪ A, B‬קב' קודקודים בגודל ‪. n2‬‬
‫נשאל איזו בחירה של ‪ C, D‬קב' קוד' כנ"ל גורמת לכך ש )‪ K (A, B‬ו )‪ K (C, D‬יחלקו מספר מינימלי של צלעות‪,‬‬
‫בכפוף לכך ש ‪?1 ∈ A ∩ C‬‬
‫נסמן‪:‬‬
‫‪X =A∩C‬‬
‫‪Y =A∩D‬‬
‫‪Z =B∩C‬‬
‫‪U =B∩D‬‬
‫ואז בחיתוך יהיו כל הצלעות שהן בין ‪X‬ו ‪ U‬או בין ‪ Y‬ל ‪ ,Z‬לכן זה‪:‬‬
‫|‪|X| · |U | + |Y | · |Z‬‬
‫אם נגדיר ‪ ,|X| = t‬נקבל ‪− t‬‬
‫‪n‬‬
‫‪2‬‬
‫= | ‪ |Y‬וכן ‪− t‬‬
‫‪n‬‬
‫‪2‬‬
‫= |‪ |Z‬ו ‪ |U | = t‬ולכן מספר הצלעות בחיתוך יהיה‪:‬‬
‫‪)2‬‬
‫)‪− t = k (t‬‬
‫‪(n‬‬
‫‪2‬‬
‫‪t2 +‬‬
‫זה מינימלי כאשר ‪ ,t = n4‬ולכן אם נייצג כל גרף דו"צ על ידי ה ‪ A‬שלו‪ ,‬נרצה חלוקה ל ‪ d‬אוספים שבכל אוסף‬
‫נדרוש שכל ‪A‬ים שכאלה יחתכו על מספר שונה מ ‪ n4‬קודקודים‪ ,‬וכך אנחנו בתנאי משפט פרנקל וילסון‪ ,‬שאומר שמספר‬
‫) ( ‪∑p−1‬‬
‫| ‪|F‬‬
‫הגרפים בכל אוסף הוא קטן מ ‪ 2 i=0 ni‬ולכן מספר האוספים יהיה גדול מ‬
‫‪ 2 ∑p−1‬וזה אקספוננציאלי ב ‪,n‬‬
‫‪n‬‬
‫) ‪i=0 ( i‬‬
‫וגדול מ ‪ ,d‬ולכן זה מפריך את שאלת לרמן‪.‬‬
‫השערת בורסוק‪ :‬כל קבוצה בקוטר ‪ 1‬ב ‪ Rd‬אפשר לכסות ע"י ‪ d + 1‬קבוצות בקוטר קטן מ ‪.1‬‬
‫זה גורר את השערת לרמן‪ .‬מדוע?‬
‫)לא לגמרי הבנתי‪ ,‬אנסה להשלים בהזדמנות(‬
‫‪11.2‬‬
‫בחזרה לבעיות קיצוניות בקבוצות‬
‫חמנית היא אוסף של קבוצות ‪ ,S1 , ..., Sr‬כך שכל איבר שנמצא בשתיים מהן נמצא בכולן‪.‬‬
‫במילים אחרות ־ אם ‪ X = S1 ∩ S2 ∩ ... ∩ Sn‬אז ‪ S1 \ X, S2 \ X, ..., Sn \ X‬זרות‪.‬‬
‫משפט ‪ 11.4‬ארדש־רדו קיים מספר )‪ f (k, r‬כך שלכל משפחה ‪ F‬של קבוצות בגודל ‪ k‬ובה יותר מ )‪ f (k, r‬איברים ־‬
‫הקבוצה מכילה חמנית בגודל ‪.r‬‬
‫הוכחה‪ :‬נראה באינדוקציה על ‪ .k‬עבור ‪ k = 1‬זה טריוויאלי כי בכל אוסף יחידונים בגודל ‪ r‬תהיה חמנית‪ ,‬שכן כל שני‬
‫יחידונים יהיו זרים‪...‬‬
‫נניח ש ‪ F‬משפחה של קבוצות בגודל ‪ k‬ללא חמנית בגודל ‪ ,r‬נראה שמספר האיברים ב ‪ F‬חסום מלעיל ע"י‬
‫)‪.f (k, r‬‬
‫נניח עבור ‪ k − 1‬ונוכיח עבור ‪.k‬‬
‫נתבונן באוסף מקסימלי של קבוצות זרות ב ‪ ,A1 , ..., Am ,F‬זו חמנית )באופן ריק( ולכן על פי הנחת אי קיום‬
‫∪ מתקיים ‪.m ≤ r − 1‬‬
‫חמנית בגודל ‪r‬‬
‫נגדיר ‪ Y = {y1 , ..., ys } ,Y = Ai‬ולכן )כיוון שבכל קבוצה ב ‪ F‬יש ‪ k‬איברים( מתקיים ‪s ≤ (r − 1) k‬‬
‫נגדיר‪:‬‬
‫}‪Fj = {A ∈ F : yj ∈ A‬‬
‫}‪Fj′ = {A \ {yj } : yj ∈ A‬‬
‫‪ Fj‬גם היא לא מכילה חמנית בגודל ‪ ,r‬וכך גם ‪) Fj′‬והן שוות בגדלן(‪ ,‬אבל ב ‪ Fj′‬הקבוצות הן בגודל ‪ k − 1‬ולכן עפ"י‬
‫הנחת האינדוקציה )‪. |Fj | ≤ f (k − 1, r‬‬
‫‪22‬‬
‫∪‬
‫נבחין כי ‪ , Fj = F‬מדוע? נניח שיש קבוצה ‪ S ∈ F‬שאינה נמצאת באיחוד‪ ,‬משמעות הדבר שהיא אינה שייכת‬
‫לאף ‪ ,Fj‬כלומר אינה מכילה שום ‪ ,yj‬ולכן זרה ל ‪ ,Y‬אבל זו סתירה למקסימליות של האוסף ‪ A1 , ..., Am‬כיוון שבמצב‬
‫כזה נוכל להוסיף את ‪ S‬לאוסף ולקבל אוסף גדול יותר של קבוצות זרות‪.‬‬
‫ולכן בסך הכל‪:‬‬
‫∪‬
‫≤ | ‪|F‬‬
‫)‪|Fj | ≤ s · f (k − 1, r) ≤ k · (r − 1) · f (k − 1, r‬‬
‫נקבל נוסחת נסיגה‪:‬‬
‫)‪f (k, r) ≤ k · (r − 1) · f (k − 1, r‬‬
‫ומכאן‪:‬‬
‫‪k‬‬
‫)‪f (k, r) ≤ k! (r − 1‬‬
‫ולכן אם נבחר אוסף בגודל העולה על גודל זה ־ נקבל בהכרח חמנית בגודל ‪.r‬‬
‫הגדרה ‪ 11.5‬משפחה ‪ F‬של קבוצות מנתצת קבוצה ‪ S‬אם לכל ‪ ,R ⊆ S‬קיים ‪ T ∈ F‬כך ש ‪.T ∩ S = R‬‬
‫למשל ־ קבוצה של שתי נקודות במישור אפשר לנתץ על ידי חצאי מישור‪.‬‬
‫יש קבוצות של ‪ 3‬נקודות במישור שאפשר לנתץ על ידי חצאי מישור )למשל‪ ,‬אם הן במצב כללי‪ ,‬אך לא אם הן בקו‬
‫ישר(‬
‫האם יש קבוצות של ‪ 4‬נקודות במישור שאפשר לנתץ על ידי חצאי מישור?‬
‫)לא(‬
‫משפט ‪ 11.6‬הניתוץ )סאוור שלח(‪ :‬אם ‪ F‬משפחה של קבוצות מתוך ]‪ [n‬ואם‬
‫של ‪ k + 1‬איברים‪.‬‬
‫‪12‬‬
‫)‪(n‬‬
‫‪i‬‬
‫‪∑k‬‬
‫‪i=0‬‬
‫> | ‪ |F‬אז ‪ F‬מנתצת קבוצה‬
‫שיעור ‪12‬‬
‫הגדרה ‪ 12.1‬מימד‬
‫‪VC‬‬
‫הוא מספר האיברים המקסימלי בקבוצה שמנותצת על ידי המשפחה‬
‫משפט ‪ 12.2‬אם ]‪ F ⊆ 2[n‬אז ‪ F‬מנתצת לפחות מספר קבוצות כגודלה‪.‬‬
‫נסמן ‪ = G‬כל הקבוצות ש ‪ F‬מנתצת‬
‫אז במילים אחרות |‪|F | ≤ |G‬‬
‫(‬
‫)‬
‫‪∑k‬‬
‫הוכחה‪ :‬של סאוור שלח בהנתן המשפט לעיל‪ :‬לכן ידוע לנו ‪ |G| > i=0 ni‬וזה מספר הקבוצות שגודלן קטן מ ‪,k‬‬
‫ולכן בהכרח יש ב ‪ G‬קבוצה גדולה ממש מ ‪.k‬‬
‫‪ .‬הוכחה‪) :‬המשפט הקודם( באינדוקציה‪ ,‬כלומר נפרק למשפחות קטנות יותר ונשתמש בהנחת האינדוקציה לגביהן‪.‬‬
‫∈ ‪F0 = {S ⊆ F : 1‬‬
‫}‪/ S‬‬
‫}‪F1 = {S ⊆ F : 1 ∈ S‬‬
‫} ‪F1′ = {S \ {1} : S ∈ F1‬‬
‫נבחין כי }‪ S ⊆ {2, ..., n‬מנותצת על ידי ‪ F1‬אם"ם ‪ S‬מנותצת ע"י ‪.F1′‬‬
‫‪ = G0‬תת קבוצות של }‪ {2, ..., n‬ש ‪ F0‬מנתצת‬
‫‪ =G1‬תת קבוצות של }‪ {2, ..., n‬ש ‪ F1′‬מנתצת )ולכן גם ‪(F1‬‬
‫| ‪|G0 | ≥ |F0‬‬
‫| ‪|G1 | ≥ |F1‬‬
‫ולכן‪:‬‬
‫| ‪|G0 | + |G1 | ≥ |F0 | + |F1 | = |F‬‬
‫ומכאן‪:‬‬
‫| ‪|G0 | + |G1 | ≥ |F‬‬
‫מצאנו תת קבוצות של }‪ {2, ..., n‬מנותצות על ידי ‪ F‬שמספרן לפחות | ‪ .|G0 ∪ G1‬נותר להראות שלכל קבוצה‬
‫‪ S ∈ G0 ∩ G1‬מתקיים ש }‪ S ∪ {1‬מנותצת על ידי ‪.F‬‬
‫‪ F0‬מנתצת קבוצות של }‪ {2, ..., n‬שמספרן לפחות | ‪) |F0‬הנחת אינדוקציה(‪ ,‬ו ‪ F1‬מנתצת תת קבוצות של }‪{2, ..., n‬‬
‫שמספרן לפחות | ‪.|F1‬‬
‫טענה‪ :‬נניח }‪ S ⊆ {2, ..., n‬מנותצת גם על ידי ‪ F0‬וגם על ידי ‪ ,F1‬אז }‪ S ∪ {1‬מנותצת על ידי ‪.F‬‬
‫הטענה גוררת שמספר הקבוצות שמנותצות על ידי ‪ F‬הוא לפחות‪:‬‬
‫| ‪|G0 ∪ G1 | + |G0 ∩ G1 | = |G0 | + |G1 | ≥ |F0 | + |F1 | = |F‬‬
‫וזה הדרוש‪...‬‬
‫הוכחת הטענה‪:‬‬
‫∈ ‪ 1‬ואז‬
‫‪ S‬מנותצת על ידי ‪ ,F0‬כלומר לכל ‪ R ⊆ S‬יש ‪ T ∈ F0‬כך ש ‪ ,T ∩ S = R‬נבחין ש ‪ T ∈ F0‬ולכן ‪/ T‬‬
‫‪T ∩ (S ∪ {1}) = R‬‬
‫באותו אופן יש ‪ T ′ ∈ F1‬כך ש ‪T ′ ∩ S = R‬‬
‫מכיוון ש ‪ T ′ ∈ F1‬אז ‪ 1 ∈ T ′‬ולכן }‪T ′ ∩ (S ∪ {1}) = R ∪ {1‬‬
‫‪′‬‬
‫‪′‬‬
‫ומכאן ־ לכל ‪ R ⊆ S‬קיים ‪ T ∈ F‬כך ש ‪ T ∩ (S ∪ {1}) = R‬וקיים ‪ T ∈ F‬כך ש }‪T ∩ (S ∪ {1}) = R ∪ {1‬‬
‫ולכן ‪ F‬מנתצת את }‪S ∪ {1‬‬
‫)איך בעצם יעבוד הניתוץ? כל תת קבוצה של ‪ S‬שלא מכילה את ‪ 1‬מתקבלת באמצעות קבוצה מ ‪ F0‬וכל תת‬
‫קבוצה שכן מכילה את ‪ 1‬תתקבל על ידי קבוצה מ ‪(F1‬‬
‫‪12.1‬‬
‫טכניקת ההזזה‬
‫דומה לטכניקת הסימטריזציה בגיאומטריה‪.‬‬
‫משפט איזופרימטרי‪ :‬מכל הקבוצות עם שטח פנים נתון‪ ,‬לכדור יש נפח מקסימלי‪ ,‬ולכל הקבוצות במישור עם היקף‬
‫נתון‪ ,‬לעיגול יש שטח מקסימלי‪.‬‬
‫)אפשר להחליף במשפט הקודם להחליף "שטח פנים" ב "קוטר" ולקבל משפט נכון גם כן(‬
‫משפחה ‪ F‬נקראת סגורה כלפי מטה‪ ,‬אידאל או קומפלקס סימפליציאלי )כל אלו שמות שונים לאותו הדבר(‬
‫אם לכל ‪ S ∈ F‬ו ‪ R ⊆ S‬מתקיים ‪.R ∈ F‬‬
‫)זה סוג של ההיפך מפילטר(‬
‫א‪ .‬נוכיח את משפט סאוור שלח למשפחות סגורות כלפי מטה‬
‫ב‪ .‬נגדיר פעולה ש"מזיזה" משפחות עד שהופכת אותן לסגורות כלפי מטה‬
‫ג‪ .‬נראה שהפעולה שהגדרנו לא משנה את גודל המשפחה‬
‫ד‪ .‬הפעולה לא משנה את ‪) G‬כלומר הקבוצות המנותצות על ידי המשפחה(‬
‫עבור משפחה ]‪ F ⊆ 2[n‬ו ‪ 1 ≤ i ≤ n‬נגדיר ) ‪ si (F‬באופן הבא‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫∈‪i‬‬
‫‪/T‬‬
‫‪T‬‬
‫‪∀T ∈ F : si (T ) = T‬‬
‫‪i ∈ T ∧ (T \ {i}) ∈ F‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫∈ )}‪T \ {i} i ∈ T ∧ (T \ {i‬‬
‫‪/F‬‬
‫ואז‪:‬‬
‫} ‪si (F ) = {si (T ) : T ∈ F‬‬
‫)יש פה קצת‬
‫על ‪ ,F‬איבר־איבר(‬
‫‪abuse of notation‬‬
‫שכן אנחנו פעם מתייחסים לפונקציה כאילו היא פועלת על קבוצות ב ‪ F‬ופעם‬
‫‪24‬‬
‫טענה ‪12.3‬‬
‫| ‪|si (F )| = |F‬‬
‫הוכחה‪ :‬זה פשוט כיוון שכל קבוצה שאינה מכילה את ‪ i‬לא שינינו‪ ,‬אם יש קבוצות שמכילות את ‪ i‬וגם יש קבוצה‬
‫"אחות" שלהן )כלומר כזו שמסכימה איתן בדיוק על כל האיברים מלבד ‪ (i‬־ לא עשינו דבר‪ ,‬הדבר היחיד שעשינו היה‬
‫במקרה שיש לנו קבוצה ‪ T‬שמכילה את ‪ i‬ואין לה אחות‪ ,‬ובמקרה כזה ־ סילקנו ממנה את ‪ i‬וכך קיבלנו את אחותה‬
‫חסרת ה ‪ .i‬ההתאמה הזו היא חח"ע באופן ברור ולכן לא שינינו את גודל הקבוצה‪.‬‬
‫טענה ‪ 12.4‬אם חוזרים ומבצעים את הפעולה ) ‪ ,F → si (F‬מקבלים בסופו של דבר אידאל‬
‫הוכחה‪ :‬אם ‪ si (F ) ̸= F‬אז סכום גדלי הקבוצות ב ) ‪ si (F‬קטן ממש מסכום גדלי הקבוצות ב ‪ ,F‬וכיוון שהכל סופי‬
‫־ לא נוכל לבצע את הפעולות לנצח‪ ,‬ולכן בשלב כלשהו נקבל ‪ ,si (F ) = F‬ובמקרה כזה ‪ F‬תהיה אידאל‪ .‬מדוע? כי‬
‫∈ }‪ ,T \ {i‬וזו הגדרה שקולה להגדרה של אידאל‪.‬‬
‫משמעות הדבר שאין ‪ T ∈ F‬ו ]‪ i ∈ [n‬כך ש ‪ i ∈ T‬וגם ‪/ F‬‬
‫משפט ‪ 12.5‬אם ‪ S‬מנותצת על ידי ) ‪ si (F‬אז ‪ S‬מנותצת גם על ידי ‪F‬‬
‫המשפט האחרון‬
‫הוכחה‪ :‬למשפט סאוור שלח ) (‬
‫בהנתן‪∑k−1‬‬
‫כך ש ‪ |F | > i=0 ni‬ונבצע את ההזזה ) ‪ F → si (F‬עד שנקבל את האידאל ˆ‪.F‬‬
‫נתחיל ממשפחה ‪ F‬‬
‫ ‬
‫ˆ‬
‫לפי טענה קודמת ˆ‪ |F | = F‬וכל קבוצה ש ‪ F‬מנתצת‪ ,‬גם ‪ F‬מנתצת‪.‬‬
‫כל הקבוצות שמוכלות בו )קצת חושבים על זה וזה די ברור(‬
‫נבחין כי כל אידיאל מנתץ בדיוק‬
‫את∑‬
‫) ( ‪k−1‬‬
‫וכעת כיוון שב ˆ‪ F‬יש יותר מ ‪ i=0 ni‬קבוצות‪ ,‬משובך יונים ־ חייבת להיות בו קבוצה שיש בה ‪ k‬איברים לפחות‪,‬‬
‫והיא בפרט מנתצת אותה‪.‬‬
‫נותר לנו להוכיח שהפעולה לא מגדילה את מספר הקבוצות המנותצות‪ .‬הוכחה‪ :‬נניח ש ‪ S‬מנותצת על ידי ) ‪si (F‬‬
‫לכל ‪ R ⊆ S‬יש ) ‪ T ∈ si (F‬כך ש ּ‪T ∩ S = R‬‬
‫צריך למצוא ‪ T ′ ∈ F‬המקיימת ‪.T ′ ∩ S = R‬‬
‫∈‪i‬‬
‫אפשרות א'‪/ S :‬‬
‫אם ‪ T ∈ F‬סיימנו‬
‫∈ ‪(i‬‬
‫אחרת ‪ T‬התקבלה מאחותה גדולה ‪ T ′ ∈ F‬המקיימת }‪ T ′ = T ∪ {i‬והיא תקיים את המבוקש )כי ‪/ S‬‬
‫אפשרות ב'‪i ∈ S :‬‬
‫אם ‪ ,i ∈ R‬אז ‪ i ∈ T‬ו ‪ T‬היא קבוצה שלא עברה שינוי בהזזה‪ ,‬ולכן ‪ T ∈ F‬וסיימנו‪.‬‬
‫∈ ‪ .i‬אם ‪ T ∈ F‬סיימנו‪ ,‬ואחרת היא התקבלה בפעולת ההזזה‪ .‬כיוון ש ) ‪ si (F‬מנתצת‬
‫∈ ‪ ,i‬אז נובע ש ‪/ T‬‬
‫אם ‪/ R‬‬
‫את ‪ S‬אז יש ) ‪ T2 ∈ si (F‬כך ש )}‪ ,T2 ∩ S = (R ∪ {i‬וכיוון ש ‪ T2‬מכילה את ‪ ,i‬היא לא עברה שינוי בפעולת ההזזה‪.‬‬
‫אילו קבוצות שמכילות את ‪ i‬לא הוזזו? רק אלו שאחותן כבר קיימת ב ‪ !F‬כלומר ‪ T2 \ {i} ∈ F‬ולכן קבוצה זו היא‬
‫ה ‪ T ′‬שביקשנו‪.‬‬
‫‪13‬‬
‫שיעור ‪13‬‬
‫)]‪([n‬‬
‫⊆ ‪ F‬כאשר ‪ 2k ≤ n‬ואם לכל ‪ S, T ∈ F‬מתקיים ∅ ≠ ‪ S ∩ T‬אז‬
‫נזכיר את משפט ארדש קו רדו‪ :‬אם‬
‫(‬
‫)‬
‫‪|F | ≤ n−1‬‬
‫‪k−1‬‬
‫נדון במשפט שונה‪.‬‬
‫) (‬
‫נניח שיש בידינו אוסף סופי ‪ F‬של קבוצות של טבעיים בגודל קבוע‪ ,‬כלומר ‪ F ⊆ Nk‬כך ש ∞ < | ‪.|F‬‬
‫‪k‬‬
‫הגדרה ‪ 13.1‬הצל של ‪ F‬הוא‪:‬‬
‫{‬
‫(‬
‫)‬
‫}‬
‫‪N‬‬
‫∈ ‪∂F = R‬‬
‫‪: ∃S ∈ F s.t. R ⊆ S‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪25‬‬
‫אם נתון | ‪ ,|F‬עד כמה קטן יכול להיות | ‪?|∂F‬‬
‫למה ‪ 13.2‬לכל ‪ k‬ו ‪ n‬יש דרך יחידה להציג את ‪ n‬בצורה הבאה‪:‬‬
‫( ) (‬
‫)‬
‫) (‬
‫‪nk‬‬
‫‪nk−1‬‬
‫‪n1‬‬
‫=‪n‬‬
‫‪+‬‬
‫‪+ ... +‬‬
‫‪k‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪1‬‬
‫נניח את קיום הלמה )אולי נוכיח אותה בהמשך(‬
‫הגדרה ‪ 13.3‬בהנתן ההצגה היחידה של ‪ n‬דנן‪ ,‬נגדיר‪:‬‬
‫)‬
‫) (‬
‫‪nk‬‬
‫‪nk−1‬‬
‫‪n1‬‬
‫‪+‬‬
‫‪+ ... +‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪k−2‬‬
‫‪0‬‬
‫(‬
‫משפט ‪) 13.4‬קרוסקל קטונה( אם‬
‫)‪(N‬‬
‫‪k‬‬
‫)‬
‫(‬
‫= )‪∂k (n‬‬
‫⊆ ‪ F‬ו ‪ |F | = n‬אז‬
‫| ‪∂k (n) ≤ |∂F‬‬
‫) ‪(nk‬‬
‫הוכחה‪) :‬הלמה( נגדיר את ‪ nk‬כמספר המקסימלי כך ש ‪≤ n‬‬
‫) (‬
‫‪ n′ = n − nkk‬בעזרת הנחת האינדוקציה עבור ‪.k − 1‬‬
‫‪k‬‬
‫‪( ) k−1‬‬
‫) ‪∑ ( n′‬‬
‫‪nk‬‬
‫‪i‬‬
‫‪+‬‬
‫‪k‬‬
‫‪i‬‬
‫‪i=1‬‬
‫‪ ,‬אם ממש ‪= n‬‬
‫) ‪(nk‬‬
‫‪k‬‬
‫=‪n‬‬
‫) (‬
‫עד עכשיו לא הגבלנו את ‪ nk‬ויכולנו לעשות זאת לכל בחירה של ‪ nk‬כך ש ‪, nkk ≤ n‬‬
‫נשאר להראות ‪.n > n′k−1‬‬
‫‪(nk ) k‬‬
‫אם ‪ nk ≤ n′k−1‬כך ש ‪ k ≤ n‬אז‪:‬‬
‫(‬
‫)‬
‫‪nk‬‬
‫‪+‬‬
‫‪≤n‬‬
‫‪k−1‬‬
‫ו‬
‫)‬
‫‪nk‬‬
‫‪k−1‬‬
‫)‬
‫(‬
‫≥‬
‫)‬
‫‪nk‬‬
‫‪k‬‬
‫‪n′k−1‬‬
‫‪k−1‬‬
‫(‬
‫(‬
‫אבל מזהות פסקל‪:‬‬
‫( ) ( )‬
‫( ) ( )‬
‫)‬
‫‪n′k−1‬‬
‫‪nk‬‬
‫‪nk−1‬‬
‫‪nk‬‬
‫‪nk + 1‬‬
‫‪+‬‬
‫≥‬
‫‪+‬‬
‫=‬
‫‪k−1‬‬
‫‪k‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪k‬‬
‫‪k‬‬
‫ולכן ‪ nk‬הוא לא המקסימלי שאפשר לבחור‪ ,‬בסתירה‪.‬‬
‫ומכך קיבלנו את הלמה‪ ,‬היחידות מתקבלת עקב בחירת המקסימליות‪.‬‬
‫)יש פה אולי פרטים להשלים שקצת דילגנו עליהם בשיעור(‬
‫‪26‬‬
‫(‬
‫≥‪n‬‬
‫אז סיימנו‪ ,‬אחרת נציג את‬
‫‪13.1‬‬
‫הזזה לקבוצות בגודל קבוע‬
‫)]‪([n‬‬
‫בהנתן ‪ F ⊆ k‬ו ‪ 1 ≤ i < j ≤ n‬קבועים‪ ,‬נרצה להחליף את ‪ j‬ב ‪ i‬בכל קבוצה‪ ,‬במידה שאפשר לעשות זאת מבלי‬
‫לשנות את גדלה ומבלי לשנות את הגודל של ‪ ,F‬וכך במובן מסויים לצופף את הקבוצה לכיוון ‪...1‬‬
‫כדי להגדיר את ) ‪ Sij (F‬נתבונן ב ‪ T ∈ F‬כלשהי ונאמר‪:‬‬
‫∈‪j‬‬
‫‪/T‬‬
‫‪i∈T‬‬
‫∈‪i‬‬
‫‪/ T, j ∈ T, (T \ {j} ∪ {i}) ∈ F‬‬
‫‪otherwise‬‬
‫‪‬‬
‫‪T‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪T‬‬
‫= ) ‪Sij (T‬‬
‫‪‬‬
‫‪T‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫}‪T \ {j} ∪ {i‬‬
‫למה ‪13.5‬‬
‫|) ‪|F | = |Sij (F‬‬
‫הוכחה‪ :‬זה טריוויאלי כיוון שלא הוספנו שום קבוצה חדשה וכל קבוצה ששינינו ־ הרשינו זאת רק במידה שהשינוי לא‬
‫יהפוך אותה לקבוצה שכמותה כבר קיימת ב ‪ ,F‬בפרט ־ לא גרמנו לכך שמספר הקבוצות ב ‪ F‬יפחת‪.‬‬
‫הגדרה ‪ G 13.6‬נקראת מוזזת אם ‪ Sij (G) = G‬לכל ‪i, j‬‬
‫שאלה‪ :‬מה הגודל המירבי של ‪ F‬כך שמתקיימת תכונה ‪?P‬‬
‫אסטרטגיה‪:‬‬
‫‪ .1‬נראה שאם ‪ F‬מקיימת את ‪ P‬אז גם ) ‪ Sij (F‬מקיימת את ‪P‬‬
‫‪ .2‬נפתור את הבעיה לכל ‪ G‬מוזזת‬
‫למה ‪ 13.7‬מכל ‪ F‬אפשר לעבור ע"י הפעלה חוזרת ונשנית של הפעולות ) ‪ ,F → Sij (F‬ל ‪ G‬מוזזת‪.‬‬
‫הוכחה‪ :‬ברור מסופיות הקבוצות‪ ,‬כי זו פעולה של הקטנה דיסקרטית של סכום איברי הקבוצות בתוך ‪ ,F‬וזה חסום‬
‫ולכן מתישהו יעצר‪.‬‬
‫למה ‪ 13.8‬אם ‪ F‬נחתכת‪ ,‬גם ) ‪ Sij (F‬נחתכת‪.‬‬
‫הוכחה‪ :‬נניח בשלילה ) ‪ A, B ∈ Sij (F‬כך ש ∅ = ‪A ∩ B‬‬
‫לא יתכן ש ‪ A, B ∈ F‬כיוון ש ‪ F‬נחתכת‪.‬‬
‫ולכן לפחות אחת הקבוצות "נוצרה" במהלך הפעלת ‪ Sij‬על ‪.F‬‬
‫∈ ‪ A, B‬שכן משמעות הדבר ששתיהן נוצרו במהלך הפעלת ‪ Sij‬מאחיותיהן הגדולות ‪ ,A′ , B ′‬ובשתיהן‬
‫לא יתכן ‪/ F‬‬
‫החלפנו את ‪ j‬ב ‪ ,i‬ובפרט שתיהן מכילות את ‪ i‬ולכן ∅ ≠ ‪ A ∩ B‬בסתירה‪.‬‬
‫∈ ‪.j‬‬
‫∈ ‪ A‬וגם ‪ ,B ∈ F‬מכאן ‪ i ∈ A‬ו ‪/ A‬‬
‫נניח בה"כ ‪/ F‬‬
‫ולכן ‪ A′ ∈ F‬וכיוון ש ‪ F‬נחתכת מתקיים ∅ ≠ ‪ A′ ∩ B‬ולכן החיתוך הוא בדיוק ‪ ,j‬כי זה האיבר היחיד שהסרנו‬
‫במעבר מ ‪ A′‬הנחתכת עם ‪ B‬ל ‪ A‬שאיננה‪.‬‬
‫מדוע ‪ B‬עברה מ ‪ F‬ל ) ‪ Sij (F‬ללא שינוי? כיוון ש ‪ ,B ′ = B \ {j} ∪ {i} ∈ F‬אבל קבוצה זו אינה נחתכת עם‬
‫∈ ‪ ,i‬ו ‪ ,j ∈ A′‬כלומר ‪ A′‬ו ‪ B ′‬אינן מסכימות על ‪ .i, j‬אבל נבחין‬
‫‪ ,A′‬כי כיוון ש ‪ A′‬עברה שינוי בהזזה ־ בהכרח ‪/ A′‬‬
‫שבכל חלקיהן האחרים ־ ‪ A′‬מסכימה עם ‪ A‬ו ‪ B ′‬עם ‪ ,B‬ולהנחתנו ∅ = ‪ A ∩ B‬ולכן ∅ = ‪ A′ ∩ B ′‬בסתירה להיות ‪F‬‬
‫נחתכת‪.‬‬
‫ומכאן נסתרה הנחת השלילה ולכן ) ‪ Sij (F‬אכן נחתכת‪.‬‬
‫‪ .‬הוכחה‪) :‬ארדש קו רדו ע"י הזזות(‬
‫‪27‬‬
‫) (‬
‫‪1 2k‬‬
‫‪2 k‬‬
‫≤ ‪ F‬כי כל קבוצה בגודל‬
‫‪n‬‬
‫‪2‬‬
‫מונעת ממשלימתה להכלל ב ‪.F‬‬
‫ראשית כל אם ‪ n = 2k‬אז‬
‫אחרת נניח ‪.n ≥ 2k + 1‬‬
‫ע"י הזזה נקבל ‪ G‬כך ש | ‪ |G| = |F‬וגם ‪ G‬מוזזת )כלומר נשמרת תחת הזזה( ונחתכת בעת ובעונה אחת‪.‬‬
‫כעת נגדיר‪:‬‬
‫∈ ‪G0 = {S ∈ G : n‬‬
‫}‪/ S‬‬
‫}‪G1 = {S ∈ G : n ∈ S‬‬
‫} ‪G′1 = {S \ {n} : S ∈ G1‬‬
‫(‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫‪|G0 | ≤ n−2‬‬
‫]‪ G0 ⊆ [n−1‬נחתכת‪ ,‬ואז נרצה להסתמך על הנחת האינדוקציה כדי לומר‬
‫‪k−1‬‬
‫‪k‬‬
‫(‬
‫)‬
‫)]‪([n−1‬‬
‫‪′‬‬
‫‪ |G′1 | ≤ n−2‬ואז בזהות פסקל‬
‫אם‬
‫‪ G1 ⊆ k−1‬נחתכת‪ ,‬אז נרצה להשתמש בהנחת האינדוקציה כדי לומר ש ‪k−2‬‬
‫כדי להוכיח את המשפט כולו‪.‬‬
‫נוכיח זאת‪ :‬נניח בשלילה ‪ A, B ∈ G′1‬ו ∅ = ‪A ∩ B‬‬
‫אז ‪ A′ = A ∪ {n} ∈ G‬ו ‪ B ∪ {n} ∈ G‬נבחר ‪ l‬שנמצא ב ]‪ [n − 1‬אבל לא ב ‪) A ∪ B‬יש כזה מהנחתנו לגבי‬
‫היחס בין ‪ k‬ו ‪ ,(n‬מהנחתנו שהמשפחה מוזזת ־ ‪ ,Sln (A′ ) = A′‬נסמן‪:‬‬
‫}‪A′′ = A′ \ {n} ∪ {l‬‬
‫ונקבל ‪A′′ ∈ G‬משום ש ‪ G‬מוזזת‪.‬‬
‫ולכן‪:‬‬
‫∅ = )}‪A′′ ∩ (B ∪ {n‬‬
‫בסתירה לכך ש ‪ G‬נחתכת‪ ,‬ומכאן ‪ G′‬נחתכת‪.‬‬
‫‪([n−1]) 1‬‬
‫נשוב להוכחת המשפט ־ ונקבל ש ‪⊆ k−1‬‬
‫ובפרט מתקיימת בה הנחת האינדוקציה ולכן‬
‫ולפיכך‪:‬‬
‫(‬
‫( )‬
‫( )‬
‫)‬
‫‪n−2‬‬
‫‪n−2‬‬
‫‪n−1‬‬
‫≤ | ‪|G| = |G0 | + |G1 | = |G0 | + |G′1‬‬
‫‪+‬‬
‫=‬
‫‪k−1‬‬
‫‪k−2‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪G′1‬‬
‫‪14‬‬
‫)‪(n−2‬‬
‫‪k−2‬‬
‫≤‬
‫| ‪,|G′1‬‬
‫שיעור ‪14‬‬
‫‪14.1‬‬
‫כמה שאלות‬
‫)]‪([n‬‬
‫∈ ‪ F‬כך שלכל שתי קבוצות ‪ A, B‬כך ש ‪ ?|A ∩ B| ≥ r‬עבור ‪ r = 1‬זה‬
‫‪ .1‬מהו הגודל המירבי של משפחה‬
‫משפט ארדש קו רדו‪.‬‬
‫)]‪([n‬‬
‫‪ .2‬מה הגודל המירבי של ‪ F ∈ k‬כך שאין ‪ A, B, C ∈ F‬המקיימות ∅ = ‪ ?A ∩ B = A ∩ C = B ∩ C‬בארדש‬
‫קו רדו שאלנו זאת עבור זוגות של קבוצות‪ ,‬וכאן על שלשות‪ ,‬ואפשר כמובן לשאול זאת ביחס ל ‪ r‬קבוצות‪.‬‬
‫) (‬
‫]‪ F ∈ [n‬כך שלכל ‪ A, B, C ∈ F‬אם ∅ ≠ ‪ A ∩ B‬וגם ∅ ≠ ‪ A ∩ C‬וגם ∅ ≠ ‪ B ∩ C‬אז‬
‫‪ .3‬מה הגודל המירבי של‬
‫‪k‬‬
‫∅ ≠ ‪) A ∩ B ∩ C‬במילים אחרות אין שלוש קבוצות שנחתכות בזוגות אך אינן נחתכות בשלישיה(‬
‫‪k‬‬
‫‪14.1.1‬‬
‫שאלה ‪) 1‬קבוצות שנחתכות ב ‪ r‬מקומות(‬
‫אם נבחר‪:‬‬
‫}‪F = {S ⊆ [n] : {1, ..., r} ⊆ S‬‬
‫למשל‪ ,‬נקבל משפחה שבה כל שתי קבוצות נחתכות בפרט על קבוצה ספציפית בגודל ‪.r‬‬
‫ולכן אפשר להתבונן ב‪:‬‬
‫}‪F 1 = {S ⊆ [n] : {1, ..., r} ⊆ S‬‬
‫}‪F 2 = {S ⊆ [n] : |{1, ..., r + 2} ∩ S| ≥ r + 1‬‬
‫}‪F 3 = {S ⊆ [n] : |{1, ..., r + 4} ∩ S| ≥ r + 2‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫}‪F j = {S ⊆ [n] : |{1, ..., r + 2j} ∩ S| ≥ r + j‬‬
‫עבור ‪j ≤ k − r‬‬
‫ומשפט שהוכיחו הוא שהמשפחה המקסימלית בין המשפחות הנ"ל משיגה את המקסימום האפשרי‪ .‬כאשר ‪ n‬גדול‬
‫מספיק לקחת את ‪ ,F 1‬כאשר ‪ n‬קטן יותר ־ צריך לקחת אחרות‪.‬‬
‫ההזזה היא קלה‪ ,‬אבל ההוכחה שלאחריה היא קשה והושגה רק לפני כעשר שנים‪.‬‬
‫‪14.1.2‬‬
‫שאלה ‪2‬‬
‫אין שלוש קבוצות שנחתכות כל שתיים טריוויאלית‪.‬‬
‫אם ‪ n < 3k‬אז זה תמיד נכון‪.‬‬
‫דוגמה בסיסית‪:‬‬
‫}‪F = {S ⊆ [n] : 1 ∈ S or 2 ∈ S‬‬
‫מניחים שזה משיג מקסימום‪ ,‬אבל זו שאלה פתוחה‪.‬‬
‫‪14.1.3‬‬
‫שאלה ‪3‬‬
‫זה מעניין כאשר‬
‫≥‪n‬‬
‫אפשר לקחת כדוגמה את‬
‫‪3k‬‬
‫‪2‬‬
‫}‪F = {S : 1 ∈ S‬‬
‫כמו בדוגמה הפשוטה עבור ארדש קו רדו‪ ,‬ויש השערה שזה הכי טוב שאפשר להשיג‪.‬‬
‫אם משפחה היא מוזזת ־ קל להוכיח זאת‪ ,‬אבל אין יודעים אם תכונה זו נשמרת תחת הזזה‪.‬‬
‫‪14.2‬‬
‫משפט קרוסקל קטונה‬
‫הראינו בעבר )מלבד היחידות( את הטענה שקיימת ויחידה הצגה של ‪ m‬טבעי כלשהו ע"י )כלומר קיים ‪ k‬יחיד ו‬
‫‪ mj , ..., mk‬ספציפיים(‪:‬‬
‫)‬
‫( ‪k‬‬
‫∑‬
‫‪mi‬‬
‫‪i‬‬
‫נזכיר‪:‬‬
‫‪i=j‬‬
‫=‪m‬‬
‫הגדרה ‪ 14.1‬הצל של ‪ F‬הוא‪:‬‬
‫{‬
‫(‬
‫)‬
‫}‬
‫‪N‬‬
‫‪: ∃S ∈ F s.t. R ⊆ S‬‬
‫∈ ‪∂F = R‬‬
‫‪k−1‬‬
‫אם נתון | ‪ ,|F‬עד כמה קטן יכול להיות | ‪?|∂F‬‬
‫משפט ‪) 14.2‬קרוסקל קטונה(‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫(‬
‫‪mk‬‬
‫‪mj‬‬
‫‪+ ... +‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪j−1‬‬
‫≥ | ‪|∂F‬‬
‫שלבי ההוכחה‪:‬‬
‫א‪ .‬לכל ‪ i < j‬מתקיים | ‪ |∂ (Sij (F ))| ≤ |∂F‬ולכן מספיק להוכיח את המשפט עבור משפחות מוזזות )ובפרט‬
‫החסם מלרע שנמצא יהיה נכון גם עבור משפחות שאינן מוזזות‪ ,‬שכן ניתן להזיזן ולשמור על החסם(‪.‬‬
‫בעצם נוכיח ש ) ‪ ∂Sij (F ) ⊆ Sij (∂F‬ומכך נקבל את הדרוש )שכן |) ‪|∂F | = |Sij (∂F‬‬
‫ב‪ .‬משפט קרוסקל קטונה נכון כאשר ‪F‬מוזזת‪ .‬הוכחה‪ :‬נתחיל מחלק ב' של ההוכחה‪ ,‬כלומר נניח ש ‪ F‬מוזזת ונניח‬
‫על סמך הלמה ש‪:‬‬
‫)‬
‫( ) (‬
‫) (‬
‫‪mk‬‬
‫‪mk−1‬‬
‫‪mj‬‬
‫= ‪|F | = m‬‬
‫‪+‬‬
‫‪+ ... +‬‬
‫‪k‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪j‬‬
‫נגדיר‪:‬‬
‫}‪F1 = {S ∈ F : 1 ∈ S‬‬
‫} ‪F1′ = {S \ {1} : S ∈ F1‬‬
‫∈ ‪F2 = {S ∈ F : 1‬‬
‫}‪/ S‬‬
‫ונחלק לשני מקרים‬
‫מקרה ‪:1‬‬
‫( )‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫‪mk − 1‬‬
‫‪mk−1 − 1‬‬
‫‪mj − 1‬‬
‫‪+‬‬
‫‪+ ... +‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪k−2‬‬
‫‪j−1‬‬
‫(‬
‫≥ | ‪|F1‬‬
‫הצל של ‪ F‬כולל קבוצות )בגודל ‪ (k − 1‬שמכילות את ‪ 1‬וכאלו שאינן מכילות את ‪.1‬‬
‫‪F1′ ⊆ ∂F‬‬
‫ולכן מספר הקבוצות בצל שלא מכילות את ‪ 1‬הוא לפחות | ‪|F1′‬‬
‫מספר הקבוצות בצל שמכילות את ‪ 1‬הוא לפחות כמו גודל הצל של‬
‫‪ 1‬ולקבל קבוצה שהיא בצל של ‪ F‬וגם מכילה את ‪.1‬‬
‫ולכן )הנה באה הנקודה המרכזית בהוכחה(‪:‬‬
‫‪F1′‬‬
‫כי כל קבוצה ב‬
‫‪∂F1′‬‬
‫אפשר להוסיף לה את‬
‫| ‪|∂F | ≥ |F1′ | + |∂F1′‬‬
‫כיוון ש | ‪ ,|F1 | = |F1′‬נציב זאת ונשתמש בהנחת האינדוקציה ביחס ל ‪ ∂F1′‬ונקבל‪:‬‬
‫(‬
‫( )‬
‫)‬
‫(‬
‫( )‬
‫( )‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫‪mk − 1‬‬
‫‪mk−1 − 1‬‬
‫‪mj − 1‬‬
‫‪mk − 1‬‬
‫‪mk−1 − 1‬‬
‫‪mj − 1‬‬
‫≥ | ‪|∂F‬‬
‫‪+‬‬
‫‪+ ... +‬‬
‫‪+‬‬
‫‪+‬‬
‫‪+ ... +‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪k−2‬‬
‫‪j−1‬‬
‫‪k−2‬‬
‫‪k−3‬‬
‫‪j−2‬‬
‫‪{z‬‬
‫| }‬
‫‪{z‬‬
‫}‬
‫|‬
‫‪by I.H.‬‬
‫| ‪by |F1 |=|F1′‬‬
‫‪30‬‬
‫( )‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫‪mk‬‬
‫‪mk−1‬‬
‫‪mj‬‬
‫‪+‬‬
‫‪+ ... +‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪k−2‬‬
‫‪j−1‬‬
‫כנדרש‪.‬‬
‫מקרה ‪:2‬‬
‫נניח‬
‫(‬
‫( )‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫‪mk − 1‬‬
‫‪mk−1 − 1‬‬
‫‪mj − 1‬‬
‫‪+‬‬
‫‪+ ... +‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪k−2‬‬
‫‪j−1‬‬
‫אז מתקיים מזהות פסקל איבר־איבר )וכיוון ש | ‪(|F1 | + |F2 | = |F‬‬
‫( )‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫‪mk − 1‬‬
‫‪mk−1 − 1‬‬
‫‪mj − 1‬‬
‫‪+‬‬
‫‪+ ... +‬‬
‫‪k‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪j‬‬
‫=‬
‫(‬
‫< | ‪|F1‬‬
‫(‬
‫> | ‪|F2‬‬
‫כעת אם ‪ F‬מוזזת אז ‪∂F2 ⊆ F1′‬‬
‫∈ ‪ 1‬וגם ‪ j ∈ S‬אז ‪) ,S \ {j} ∪ {1} ∈ F‬כיוון שזו משפחה מוזזת(‪ ,‬כלומר אם ניקח קבוצה בצל של ‪,F2‬‬
‫כי ‪/ S ∈ F‬‬
‫נוכל לקבל ממנה ע"י תוספת ‪ 1‬קבוצה שהיא ב ‪ F1‬ולכן היא עצמה נמצאת ב ‪.F1′‬‬
‫ואז מהנחת האינדוקציה‪:‬‬
‫( )‬
‫)‬
‫(‬
‫‪mk − 1‬‬
‫‪mk−1 − 1‬‬
‫≥ | ‪|∂F2‬‬
‫‪+‬‬
‫‪+ ...‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪k−2‬‬
‫אבל זה גם צריך להיות קטן מ | ‪ ,|F1 | = |F1′‬וזו סתירה להנחת מקרה ‪ !2‬ומכאן שמקרה ‪ 2‬לא יתכן‪ ,‬ולכן רק מקרה ‪1‬‬
‫שכבר הוכחנו מתקיים‪ ,‬ובכך השלמנו את חלק ב' של הוכחת המשפט‪.‬‬
‫נוכיח את חלק א'‪∂ (Sij (F )) ⊆ Sij (∂F ) :‬‬
‫נניח )) ‪ R ∈ ∂ (Sij (F‬ונראה כי ) ‪R ∈ Sij (∂F‬‬
‫תהי ) ‪ T ∈ Sij (F‬כך ש ‪.R ⊆ T‬‬
‫∈‪R‬‬
‫מקרה א'‪ T ∈ F :‬ואז נובע ‪ ,R ∈ ∂F‬נניח בשלילה ) ‪/ Sij (∂F‬‬
‫ואז }‪ R′ = R \ {j} ∪ {i‬אחות קטנה של ‪ R‬לא תהיה ב ‪ ∂F‬ובפרט ‪ R′ * T‬ולכן ‪R‬לא מתקבלת מ ‪ T‬ע"י‬
‫השמטת ‪i‬‬
‫ולכן‪:‬‬
‫}‪T ̸= R ∪ {i} = R′ ∪ {j‬‬
‫∈ ‪ i‬כי אחרת ‪ R′ ⊆ T‬ולכן ‪T‬מועמדת להזזה‪.‬‬
‫ולכן ‪) j ∈ T‬כי ‪ (R ⊆ T‬ומאידך ‪/ T‬‬
‫מכך ש ) ‪ T ∈ Sij (F‬נובע ש ‪ T‬כבר הוזזה ולכן }‪ T ′ = T \ {j} ∪ {i‬נמצאת ב ‪ F‬וגם ב ) ‪ Sij (F‬אבל ‪R′ ⊆ T ′‬‬
‫כלומר ‪ R′ ∈ ∂F‬בסתירה‪.‬‬
‫∈ ‪ T‬ואז‪:‬‬
‫מקרה ב'‪/ F :‬‬
‫∈ ‪T ′ = T \ {i} ∪ {j} ∈ F, j‬‬
‫‪/ T, i ∈ T‬‬
‫ואז ‪R ⊆ T‬‬
‫∈ ‪ j‬ונגדיר‪:‬‬
‫מקרה ב'‪ R * T ′ :1‬ולכן ‪ i ∈ R‬ו ‪/ R‬‬
‫}‪R′ = R \ {i} ∪ {j‬‬
‫ונקבל ‪ R′ ⊆ T ′‬ו ‪ R′ ∈ ∂F‬ולכן הזזת הצל תזיז גם את ‪ ,R′‬ולכן נקבל את ‪ R‬בצל המוזז‪ ,‬דהיינו ) ‪R ∈ Sij (∂F‬‬
‫כדרוש‪.‬‬
‫מקרה ב'‪ R ⊆ T ′ :2‬ולכן ‪ ,R ∈ ∂F‬מצד שני גם ‪ ,R ⊆ T‬אבל ‪ T ̸= T ′‬ו ‪ R‬קטנה משתי האחיות הללו באיבר‬
‫אחד בדיוק‪ ,‬ולכן ‪ R = T ∩ T ′‬ומכיוון שידוע לנו בדיוק מהם האיברים שעליהם ‪ T‬ו ‪ T ′‬אינן מסכימות הרי ש‪:‬‬
‫∈ ‪i, j‬‬
‫‪/R‬‬
‫ולכן פעולת ההזזה אינה מזיזה את ‪ R‬כלל ו ) ‪R ∈ ∂F ⇒ R ∈ Sij (∂F‬‬
‫]את מקרה ב'‪ 2‬הוספתי לבד‪ ,‬אז אם יש בו שגיאות ־ נא לתקן אותי[‬
‫‪31‬‬
‫‪15‬‬
‫שיעור ‪ 15‬ועוד קצת )סיכומים של ליאור יאנובסקי(‬
‫עוד קצת על קרוסקל קטונה‬
‫(‬
‫)‬
‫]‪) [n‬וגם על ]‪ .(2[n‬נגדיר יחס סדר חלקי כך‪ :‬אם } ‪ S = {s1 , ..., sk‬כך ש‬
‫נדבר על יחסי סדר חלקיים על‬
‫‪k‬‬
‫מתקיים ‪ .si ≤ t(i‬למשל‬
‫‪i‬‬
‫לכל‬
‫אם‬
‫‪S‬‬
‫≤‬
‫‪T‬‬
‫נגדיר‬
‫אז‬
‫‪t‬‬
‫<‬
‫‪...‬‬
‫<‬
‫‪t‬‬
‫ש‬
‫כך‬
‫‪T‬‬
‫=‬
‫‪ s1 < ... < sk‬ו } ‪{t1 , ..., tk‬‬
‫‪P‬‬
‫‪1‬‬
‫‪k‬‬
‫)‬
‫]‪[n‬‬
‫}‪ {2, 5, 11} ≤P {3, 5, 14‬אבל הקבוצות }‪ {1, 4‬ו }‪ {2, 3‬אינן ניתנות להשוואה‪ .‬נשים לב ש ‪ F ⊆ k‬משפחה‬
‫מוזזת אםם לכל ‪ T ∈ F‬אם ‪ S ≤P T‬אז ‪ .S ∈ F‬נתבונן בהרחבות של הסדר ‪ .≤P‬למשל הסדר הלקסיקוגרפי‪,‬‬
‫‪ S <L T‬אם עבור ה ‪ i‬המינימלי שך ש ‪ si ̸= ti‬מתקיים ‪ si < ti‬והסדר הלקסיקוגרפי ההפוך‪ S <RL T ,‬א עבור‬
‫ה ‪ i‬המקסימלי כך ש ‪ si ̸= ti‬מתקיים ‪ .si < ti‬לדוגמא‪ ,‬עבור }‪ S = {1, 2, 5, 9, 11‬ו }‪ T = {1, 3, 4, 8, 11‬מתקיים‬
‫‪) S <L T‬כי ‪ (2 < 3‬אבל ‪) T <RL S‬כי ‪ .(8 < 11‬דרך אחרת להגדיר את הסדרים הללו היא דרך ההפרש הסימטרי‪.‬‬
‫‪ S <L T‬אםם ‪ min (S△T ) ∈ S‬ו ‪ S <RL T‬אםם ‪.max (S△T ) ∈ T‬‬
‫נחזור לענייני צל‪ .‬יהי‬
‫)‬
‫‪mj‬‬
‫‪j‬‬
‫)‬
‫(‬
‫‪+ ... +‬‬
‫‪mk−1‬‬
‫‪k−1‬‬
‫(‬
‫‪+‬‬
‫) ‪(m‬‬
‫‪k‬‬
‫‪k‬‬
‫=‪m‬‬
‫כך ש‬
‫‪mk > mk−1 > ... > mj ≥ j > 0‬‬
‫) (‬
‫‪.‬‬
‫נגדיר סימון חדש‪ :‬אם‬
‫‪A‬‬
‫‪j‬‬
‫⊆ ‪ F‬ואם ∅ = ‪ R ∩ A‬אזי "הצירוף של ‪ F‬ו ‪ "R‬מוגדר ומסומן ע"י‬
‫} ‪F ⋆ R = {S ∪ R|S ∈ F‬‬
‫‪.‬‬
‫נשים לב שהאיברים הראשונים בסדר ‪ <RL‬הם אלו‪:‬‬
‫‪{1, 2} <RL {1, 3} <RL {2, 3} <RL {1, 4} <RL {2, 4} <RL ...‬‬
‫איך נאפיין את ‪ m‬הקבוצות הראשונות בסדר ‪ ? <RL‬זה ייראה כך‪:‬‬
‫( )‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫] ‪[mk‬‬
‫] ‪[mk−1‬‬
‫] ‪[mk−2‬‬
‫] ‪[mj‬‬
‫∪‬
‫∪}‪⋆{mk + 1‬‬
‫∪‪⋆{mk + 1, mk−1 + 1}∪....‬‬
‫}‪⋆{mk + 1, mk−1 + 1, ..., mj+1 + 1‬‬
‫‪k‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪k−2‬‬
‫‪j‬‬
‫(‬
‫= ‪Fm‬‬
‫) (‬
‫(‬
‫)‬
‫) כאשר( האיחוד זר כמובן‪ .‬הסבר‪ :‬מכיוון ש ‪) mkk ≤ m < mkk+1‬ברור(שהמשפחה המינמלית מוכלת ב‬
‫]‪ . [mkk+1‬הקטנות ביותר הן אלו שלא מכילות את ‪ mk + 1‬וזה בדיוק ] ‪ [mkk‬שהוא האיבר הראשון באיחוד‬
‫למעלה‪ .‬את השארית יש לבחור מתוך הקבוצות שמכילות את ‪ .mk + 1‬הקטנות ביותר מתוכן‪ ,‬הן אלו שכל שאר‬
‫אבריהן מוכלים ב ] ‪ [mk−1‬וזה האיבר השני באיחוד‪ .‬את השארית יש לבחור מתוך הקבוצות שמכילות את ‪mk + 1‬‬
‫)השארית הקודמת( ואת ‪) mk−1 + 1‬אלו שלא נכנסו בשלב השני( הקטנות ביותר מתוכן‪ ...‬וכו'‪ .‬כלומר‪ Fm ,‬היא‬
‫משפחה בגודל‬
‫)‬
‫‪=m‬‬
‫‪mj‬‬
‫‪j‬‬
‫)‬
‫(‬
‫‪+ ... +‬‬
‫‪mk−1‬‬
‫‪k−1‬‬
‫(‬
‫‪+‬‬
‫) ‪(m‬‬
‫‪k‬‬
‫‪k‬‬
‫= | ‪|Fm‬‬
‫והי הרישא מגודל ‪ m‬של הסדר ‪ .<LR‬מה הקשר לצל ? נתבונן ב ‪ .∂Fm‬ראשית‪ ,‬מתקיים‬
‫)‬
‫] ‪[mk‬‬
‫‪k−1‬‬
‫)‬
‫(‬
‫=‬
‫] ‪[mk‬‬
‫‪k‬‬
‫(‬
‫∂‬
‫שנית‪,‬‬
‫)‬
‫}‪⋆ {mk + 1‬‬
‫] ‪[mk−1‬‬
‫‪k−2‬‬
‫)‬
‫(‬
‫∪‬
‫] ‪[mk−1‬‬
‫‪k−1‬‬
‫(‬
‫)‬
‫)‬
‫=‬
‫}‪⋆ {mk + 1‬‬
‫] ‪[mk−1‬‬
‫‪k−1‬‬
‫((‬
‫∂‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫(‬
‫( )‬
‫] ‪k−1‬‬
‫] ‪k−1‬‬
‫]‪k‬‬
‫נשים לב ש‬
‫‪. [mk−2‬‬
‫‪ [mk−1‬פשוט כי ‪ .mk−1 < mk‬לכן התוספת החדשה היא רק }‪⋆ {mk + 1‬‬
‫‪⊆ [m‬‬
‫‪k−1‬‬
‫באינדוקציה נקבל‬
‫( )‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫] ‪[mk‬‬
‫] ‪[mk−1‬‬
‫] ‪[mk−2‬‬
‫] ‪[mj‬‬
‫∪‬
‫∪}‪⋆{mk + 1‬‬
‫∪‪⋆{mk + 1, mk−1 + 1}∪...‬‬
‫}‪∗{mk + 1, mk−1 + 1, ..., mj+1 + 1‬‬
‫‪k−1‬‬
‫‪k−2‬‬
‫‪k−3‬‬
‫‪j−1‬‬
‫(‬
‫= ‪∂Fm‬‬
‫כאשר שוב כל האיחודים זרים‪ .‬לכן קיבלנו‬
‫)‬
‫‪mj‬‬
‫‪j−1‬‬
‫)‬
‫(‬
‫‪+ ... +‬‬
‫‪mk−2‬‬
‫‪k−3‬‬
‫)‬
‫(‬
‫‪+‬‬
‫‪mk−1‬‬
‫‪k−2‬‬
‫)‬
‫(‬
‫‪+‬‬
‫‪mk‬‬
‫‪k−1‬‬
‫(‬
‫= | ‪|∂Fm‬‬
‫שזה בדיוק הביטוי ממשפט קרוסקל־קטונה‪ .‬כלומר‪ Fm ,‬מממשת את החסם של קרוסקל־קטונה ולכן החסם הוא‬
‫רעיון(זה נותן אסטרטגיה אחרת להוכחת משפט קרוסקל־קטונה‪ .‬במונחים החדשים אפשר לנסח את המשפט‬
‫הדוק‪) .‬‬
‫‪N‬‬
‫כך‪ :‬אם ‪ F ⊆ k‬משפחה בגודל ‪ m‬אז | ‪ .|∂F | ≥ |∂Fm‬נחלק את ‪ F‬ל ‪ F0‬ו ‪ F1‬כמו קודם )אלו שלא מכילות את ‪1‬‬
‫ואלו שכן( ונגדיר את ‪ F1′‬גם כמו קודם ע"י זה שנזרוק את ‪ 1‬מכל הקבוצות ב ‪ .F1‬נשים לב שמעבר ל ‪ F1′‬לא שינינו‬
‫את הסדר ‪ <RL‬בין אברי ‪ .F1‬מהנחת האינדוקציה נובע שאת ‪ F0‬ואת ‪ F1′‬אפשר להחליף ב ‪ G0‬ו ‪ G′1‬שהן הרישאות‬
‫של הסדר ‪ <RL‬מאותם גדלים כמו ‪ F0‬ו ‪ F1′‬בהתאמה ומהנחת האינדוקציה | ‪ |∂G0 | ≤ |∂F0‬ו | ‪ .|∂G′1 | ≤ |∂F1‬נגדיר‬
‫את }‪ G1 = G′1 ⋆ {1‬ונקבל את אותההטענה כמו קודם רק עבור ‪ G0‬ו ‪ .G1‬כדי להצליח לבצע את צעד האינדוקציה‬
‫צריך להשתכנע ש | ‪ |∂G0 ∩ ∂G1 | ≥ |∂F0 ∩ ∂F1‬ואז נקבל שהמשפחה ‪ G = G0 ∪ G1‬היא באותו גודל כמו ‪ F‬וגם‬
‫| ‪ .|∂G| ≤ |∂F‬אם נעשה לכל אינדקס ‪ i‬את מה שעשינו ל ‪ 1‬נקבל משפחה ‪ H‬שבכל קואורדינטה היא מתפרקת לשתי‬
‫משפחות שהן רישאות בסדר ‪ .<RL‬האם זה אומר ש ‪ H‬בעצמה רישא בסדר ‪ ? <RL‬כמעט‪ .‬יש יוצא דופן אחד‬
‫שאפשר לטפל בו בנפרד‪ .‬לא סגרנו את הפרטים אבל בעיקרון זה נותן הוכחה אלטרנטיבית למשפט קרוסקל קטונה‪.‬‬
‫משפט ‪) 15.1‬וריאציה על קרוסקל קטונה(‪ :‬אם‬
‫)‪(x‬‬
‫‪k‬‬
‫= ‪ |F | = m‬כאשר ‪ x‬ממשי )לא בהכרח שלם( אז‬
‫)‬
‫‪x‬‬
‫‪k−1‬‬
‫(‬
‫≥ | ‪.|∂F‬‬
‫ההוכחה אותו הדבר כי כל הזהויות הקובינטוריות למקדמים בינומים נכונות גם כאשר ‪ x‬ממשי ולכן כל החסמים‬
‫נכונים‪.‬‬
‫בעיות מניה‬
‫בהינתן סידרה ‪ a0 , a1 , a2 , ...‬אזי טור החזקות ‪an xn‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫נקרא הפונקציה היוצרת של הסידרה‪ .‬למשל נוסחאת הבינום‪:‬‬
‫‪n=0‬‬
‫‪n‬‬
‫)‪xk = (1 + x‬‬
‫) ( ‪n‬‬
‫∑‬
‫‪n‬‬
‫‪k‬‬
‫= ‪x‬‬
‫‪k=1‬‬
‫אבל גם עבור ‪ β‬לא שלם מתקיימת נוסחאת הבינום המוכללת‪:‬‬
‫‪33‬‬
‫‪k‬‬
‫) ( ∞‬
‫∑‬
‫‪n‬‬
‫‪k‬‬
‫‪k=1‬‬
‫‪β‬‬
‫)‪xk = (1 + x‬‬
‫) ( ∞‬
‫∑‬
‫‪β‬‬
‫‪k‬‬
‫‪k=1‬‬
‫‪β‬‬
‫בנוסחה המקורית‪ ,‬כאשר ‪ n‬שלם‪ ,‬יש‬
‫מפיתוח טור הטיילור של )‪ (1 + x‬סביב ‪ .0‬הטור מתכנס עבור‪( ) .|x| < 1n‬‬
‫שכשפותחים את הסוגריים ב )‪ (1 + x‬יש ‪ nk‬דרכים לבחור ‪ x‬מ ‪ k‬סוגריים‬
‫הסבר קומבינטורי לנוסחה שנובע מכך ) (‬
‫ו ‪ 1‬מכל השאר ולכן המקדם של ‪ xk‬הוא ‪. nk‬‬
‫כעת‪ ,‬איך אנחנו רוצים לקודד את הבעיה הקומביטורית הבאה‪ :‬רוצים לבחור ‪ k‬עצמים מתוך ‪ n‬ללא חשיבות לסדר‬
‫אבל עם ‪ 3‬חזרות על כל עצם לכל היותר‪ .‬הפונקציה היוצרת המתאימה לבעיה היא‪:‬‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫‪1 + x + x2 + x3 · · · 1 + x + x2 + x3‬‬
‫()‬
‫‪1 + x + x2 + x3‬‬
‫(‬
‫כאשר יש ‪ n‬סוגריים‪ .‬כלומר‪ ,‬אם נפתח את הסוגריים מספר האפשרויות לבחור איבר מכל סוגריים כך שהחזקה‬
‫הכוללת של ‪ x‬תהיה ‪ k‬הוא בדיוק מספר הדרכים לבחור ‪ k‬עצמים מתוך ‪ n‬ללא חשיבות לסדר כשכל אחד יכול לחזור‬
‫לכל היותר ‪ 3‬פעמים‪ .‬ולכן זה גם יהיה המקדם של ‪ xk‬כשנפתח ונכנס את הביטוי‪.‬‬
‫דוגמא נוספת שהאילוצים לא חיבים להיות אחידים היא כשיש קבוצה }‪) {A, B, C‬תפוחים‪ ,‬בננות ותפוזים( ורוצים‬
‫לבחור שלושה פירות עם חזרות כך שיהיה לנו לכל היותר ‪ 3‬בננות‪ ,‬לכל היותר ‪ 2‬תפוחים ולכל היותר ‪ 4‬תפוזים‪ .‬נרשום‬
‫‪9‬‬
‫∑ )‬
‫= ‪1 + x + x2 + x3 + x4‬‬
‫‪ak xk‬‬
‫()‬
‫‪1 + x + x2 + x3‬‬
‫()‬
‫‪1 + x + x2‬‬
‫(‬
‫‪k=0‬‬
‫כשפותחים סוגריים כל מחובר מתאים לכמה פירות לוקחים מכל סוג וכשמכנסים לפי חזקת ‪) x‬מספר הפירות‬
‫הכולל( מקבלים שהמקדם ‪ ak‬הוא בדיוק מספר האפשרויות לעשות את הבחירה בכפוף לאילוצים‪ .‬אם יש ‪ n‬פירות וכל‬
‫‪n‬‬
‫היוצרת היא )‪) (1 + x‬בעצם אין חזרה ולכן זה מקדמים בינומים( אם‬
‫הפונקציה‬
‫(‬
‫פרי אפשר לקחת או לא לקחת אז ‪)n‬‬
‫אפשר לבחור עד פעמיים אז נקבל ‪ . 1 + x + x2‬אם אנחנו לא מגבילים את מספר החזרות נקבל את הפונקציה‬
‫∞‬
‫(‬
‫∑ ‪)n‬‬
‫= ‪1 + x + x2 + ...‬‬
‫‪ak xk‬‬
‫‪k=0‬‬
‫עצמים מתוך ‪ n‬עם חזרות )כרצוננו( ובלי חשיבות לסדר‪ .‬אנחנו יודעים‬
‫לבחור ‪( k‬‬
‫ונקבל ש ‪ ak‬מספר הדרכים )‬
‫‪n+k−1‬‬
‫= ‪ .ak‬נראה שאותה מסקנה מתקבלת מפיתוח הפונקציה היוצרת )תחת‬
‫מהקורס במתמטיקה דיסקרטית ש‬
‫‪k‬‬
‫ההנחה ש ‪ ,0 ≤ x < 1‬אחרת הביטוי ‪ 1 + x + x2 + ...‬חסר משמעות(‪:‬‬
‫)‬
‫‪k‬‬
‫‪(−1) xk‬‬
‫‪−n‬‬
‫‪k‬‬
‫(‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪)n‬‬
‫‪−n‬‬
‫= )‪1 + x + x2 + ... = (1 − x‬‬
‫(‬
‫‪k=0‬‬
‫ולכן נקבל‬
‫)‬
‫‪n+k−1‬‬
‫‪k‬‬
‫(‬
‫)‪(−n) (−n − 1) · · · (−n − k + 1‬‬
‫)‪n (n + 1) · · · (n + k − 1‬‬
‫)‪(−1) = (−1‬‬
‫=‬
‫=‬
‫!‪k‬‬
‫!‪k‬‬
‫‪k‬‬
‫‪k‬‬
‫)‬
‫‪−n‬‬
‫‪k‬‬
‫(‬
‫= ‪ak‬‬
‫כלומר‪ ,‬הוכחנו באופן אחר את הנוסחה לבחירה עם חזרות וללא חשיבות לסדר והפעם עם פונקציות יוצרות‪.‬‬
‫‪34‬‬
‫חיות קמורות בשורות‬
‫חיה היא אוסף של משבצות במישור משובץ כך שלכל שתי משבצות בחיה אפשר לעבור מאחת לשניה דרך משבצות‬
‫סמוכות‪ .‬כלומר‪ ,‬חיות הן קשירות‪ .‬נאמר שחיה היא בגודל ‪ n‬אם היא כוללת ‪ n‬משבצות‪ .‬לא נבחין בין שתי חיות שהן‬
‫הזזה אחת של השניה‪ .‬כן נבחין בין חיות שהן סיבוב אחת של השניה‪ .‬אז כמה חיות יש בגודל ‪? n‬‬
‫‪ :n = 1‬יש ‪1‬‬
‫‪ :n = 2‬יש ‪2‬‬
‫‪ :n = 3‬יש ‪6‬‬
‫בעצם לא ידוע כמה חיות יש‪ .‬אגב‪ ,‬טטריס זה משחק שבו חיות נופלות מהשמיים‪ .‬לחיה בגודל שתיים קוראים גם‬
‫דומינו ולכן לחיות קוראים לפעמים גם פולימינו‪ .‬חיה נקראת קמורה בשורות אם לכל שורה אופקית המשבצות של‬
‫החיה מופיעות ברצף ללא חורים‪ .‬נסמן ב )‪ D (n‬את מספר החיות הקמורות בשורות עם ‪ n‬משבצות‪.‬‬
‫למה ‪ 15.2‬שני התנאים הבאים שקולים‬
‫∞‬
‫∑‬
‫כאשר ‪ deg (P ) = k‬ו ‪ deg (Q) < k‬ו ‪P (x) = 1+α1 x+...+x‬ו ו ‪.Q (x) = β0 +...+βl x‬‬
‫)‪an xn = Q(x‬‬
‫‪P (x) (1‬‬
‫‪l‬‬
‫‪k‬‬
‫‪n=0‬‬
‫‪ (2‬הסידרה ) ‪ (an‬מקיימת נוסחת נסיגה לינארית עם מקדמים קבועים‬
‫הוכחה‪ :‬פשוט מכפילים ומקבלים‬
‫‪‬‬
‫(‪‬‬
‫)‬
‫∞‬
‫‪k‬‬
‫∑‬
‫∑‬
‫‪j‬‬
‫‪i‬‬
‫‪‬‬
‫‪aj x‬‬
‫)‪αi x = Q (x‬‬
‫‪i=0‬‬
‫‪j=0‬‬
‫נפתח ונשווה מקדמים‪ .‬לכל ‪ m ≥ 0‬המקדמם של ‪ xk+m‬בצד ימין הוא אפס‪ .‬מצד שני בצד ימין הוא‬
‫‪ αk am + αk−1 am+1 + ... + α0 am+k‬ומהשוואה לאפס והעברת אגפים מקבלים שלכל ‪ m ≥ 0‬מקבלים‬
‫) ‪am+k = − (αk am + ... + α1 am+k−1‬‬
‫זה מוכיח ש )‪ (1‬גורר )‪ (2‬ואותו שיקול נותן גם את הכיוון ההפוך‪.‬‬
‫‪16‬‬
‫שיעור ‪) 11.05 #‬יום שלישי(‬
‫אם עוברים על כל האפשרויות אפשר לחשב ולקבל ‪ .D (4) = 19‬נניח שרוצים לספור חיות קמורות בשורות בגודל ‪n‬‬
‫כך שבשורה ה ‪ i‬יש ‪ ni‬משבצות עבור ‪ .1 ≤ i ≤ r‬כלומר‪ ,‬כאשר ‪ .n1 + n2 + ... + nr = n‬אז לשורה הראשונה יש‬
‫אפשרות ‪ .1‬לשורה השניה יש ‪ n1 + n2 − 1‬אפשרויות )כי צריך משבצת אחת של חפיפה בשביל הקשירות(‪ .‬באופן‬
‫דומה‪ ,‬לשורה השלישית יש ‪ n2 + n3 − 1‬אפשרויות וכו'‪ .‬כלומר בסה"כ מספר האפשרויות הינו‪:‬‬
‫)‪(nr+1 + nr − 1‬‬
‫‪r−1‬‬
‫∏‬
‫= )) ‪D ((n1 , ..., nr‬‬
‫‪i=1‬‬
‫ולכן בסה"כ עבור )‪ D (n‬מקבלים‬
‫)‪(nr+1 + nr − 1‬‬
‫‪r−1‬‬
‫∏‬
‫∑‬
‫= )) ‪D ((n1 , ..., nr‬‬
‫‪n1 +...+nr =n i=1‬‬
‫∑‬
‫= )‪D (n‬‬
‫‪r,n1 +...+nr =n‬‬
‫כלומר סוכמים על כל האפשרויות לכתוב את ‪ n‬כסכום של ‪ r ≥ 1‬מספרים חיוביים עם חשיבות לסדר ואז לכל‬
‫אחד הביטוי שסוכמים הוא מה שחישבנו קודם )המכפלה(‪ .‬מן הסתם‪ ,‬זה ביטוי מאד לא יפה והיינו רוצים למצוא‬
‫‪35‬‬
‫נוסחה יותר סגורה ל )‪ .D (n‬נגדיר את )‪ D (n, r‬להיות מספר החיות הקמורות בהן בשורה הראשונה יש ‪ r‬משבצות‪.‬‬
‫מתקיים‬
‫)‪D (n, r‬‬
‫‪n‬‬
‫∑‬
‫= )‪D (n‬‬
‫‪r=1‬‬
‫כעת נרצה למצוא נוסחאת נסיגה ל )‪ .D (n, r‬לכל חיה קמורה בשורות בגודל ‪ ,n‬מספר הדרכים להוסיף שורה‬
‫עליונה בגודל ‪ r‬תלוי באורך השורה עליונה של החיות‪ .‬אם יש ‪ i‬משבצות בשורה הראשונה יש )‪ (r + i − 1‬דרכים‬
‫להרחיב אותה‪ .‬לכן מקבלים את נוסחאת הנסיגה‬
‫)‪(n + i − 1) D (n − r, i‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫= )‪(n + i − 1) D (n − r, i‬‬
‫‪n−r‬‬
‫∑‬
‫= )‪D (n, r‬‬
‫‪i=1‬‬
‫‪i=1‬‬
‫השיוויון השני תחת ההגדרה ‪ D (n, r) = 0‬כאשר ‪ .r > n‬הנוסחה נכונה כאשר ‪ r < n‬אבל כאשר ‪ ,r = n‬כלומר‬
‫כשכל המשבצות הן בשורה העליונה‪ ,‬מתקיים ‪ .D (n, n) = 1‬נוסיף גם ‪ D (0, r) = 0‬לכל ‪ r‬וזה כבר נותן תיאור מלא‬
‫של )‪ .D (n, r‬נגדיר את הפונקציה‬
‫‪D (n, r) X r Y n‬‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫= ) ‪F (X, Y‬‬
‫‪n=1 r=1‬‬
‫נשים לב שתחת ההצבה ‪ X = 1‬מקבלים‬
‫‪D (n) Y n‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫)‬
‫= ‪D (n, r) Y n‬‬
‫‪n=1‬‬
‫∞(‬
‫∞‬
‫∑‬
‫∑‬
‫‪r=1‬‬
‫= ) ‪F (1, Y‬‬
‫‪n=1‬‬
‫כלומר‪ ,‬מקבלים פונקציה במשתנה אחד שהיא הפונקציה היוצרת של הסידרה )‪ D (n‬שזה מה שמעניין אותנו‪.‬‬
‫אבל מכיוון שנוסחאת הנסיגה שלנו היא עבור )‪ ,D (n, r‬נעבוד עם פונקציית העזר ) ‪ .F (X, Y‬נפתח את ) ‪F (X, Y‬‬
‫באמצעות נוסחאת הנסיגה שלנו ונקבל‬
‫‪(r + i − 1) D (n − r, i) X r Y n‬‬
‫∑ ∞‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪X nY n +‬‬
‫‪n=1 r=1 i=1‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫= ‪D (n, r) X r Y n‬‬
‫‪n=1‬‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫= ) ‪F (X, Y‬‬
‫‪n=1 r=1‬‬
‫המחובר הראשון הוא עבור מקרה הקצה ‪ n = r‬שאיננו מכוסה ע"י נוסחאת הנסיגה ובו מתקיים ‪.D (n, n) = 1‬‬
‫כעת‪ ,‬ננסה לפשט באמצעות מניפולציות אלגבריות את הזהות שקבילנו כטורים פורמליים‪ .‬ראשית‪ ,‬עבור המחובר‬
‫הראשון‪ ,‬מנוסחה לסכום של טור הנדסי‪ ,‬מקבלים‬
‫‪XY‬‬
‫‪=A‬‬
‫‪1 − XY‬‬
‫= ‪X nY n‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪n=1‬‬
‫שנית‪ ,‬במחובר השני נפתח את ‪ r + i − 1‬ונקבל‬
‫‪iD (n − r, i) X r Y n‬‬
‫∑ ∞‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪n=1 r=1 i=1‬‬
‫‪(r − 1) D (n − r, i) X r Y n +‬‬
‫∑ ∞‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫= ‪(r + i − 1) D (n − r, i) X r Y n‬‬
‫‪n=1 r=1 i=1‬‬
‫‪=B+C‬‬
‫‪36‬‬
‫∑ ∞‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪n=1 r=1 i=1‬‬
‫נמשיך לעבוד על המחובר הראשון בביטוי למעלה שקראנו לו ‪ B‬ונקבל‬
‫)‪D (n − r, i‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪(r − 1) X r Y r Y n−r‬‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫= ‪(r − 1) D (n − r, i) X r Y n‬‬
‫‪n=1 r=1‬‬
‫‪i=1‬‬
‫∑ ∞‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪n=1 r=1 i=1‬‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫)‪(r − 1) X r Y r Y n−r D (n − r‬‬
‫=‪B‬‬
‫=‬
‫‪n=1 r=1‬‬
‫נחליף אינדקס סכימה ל ‪ m = n − r‬ונקבל‬
‫‪X 2Y 2‬‬
‫‪2‬‬
‫) ‪(1 − XY‬‬
‫∞ ()‬
‫∑‬
‫)‬
‫) ‪= F (1, Y‬‬
‫‪r‬‬
‫‪(r − 1) X Y‬‬
‫‪r‬‬
‫‪m‬‬
‫‪D (m) Y‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫(‬
‫= ‪(r − 1) X Y‬‬
‫‪r‬‬
‫‪r‬‬
‫‪m=1‬‬
‫‪r=1‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪m‬‬
‫‪D (m) Y‬‬
‫‪r=1‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫=‪B‬‬
‫‪m=1‬‬
‫כאשר עבור המוכפל הראשון השתמשנו בפיתוח שעשינו קודם ועבור המוכפל השני השתמשנו בנוסחה = ‪nz n−1‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪n=1‬‬
‫‪1‬‬
‫)‪ (1−z‬שמקבלים מלגזור את הנוסחה של טור הנדסי )עם עוד קצת מניפולציות אלגבריות(‪ .‬נשאר לפתח את המחובר‬
‫‪2‬‬
‫האחרון ‪:C‬‬
‫‪iD (n − r, i) Y n−r‬‬
‫)‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪n=1 i=1‬‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫(‬
‫‪m‬‬
‫‪iD (m, i) Y‬‬
‫‪m=1 i=1‬‬
‫‪XrY r‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫= ‪iD (n − r, i) X r Y n‬‬
‫‪r=1‬‬
‫‪XY‬‬
‫=‬
‫‪1 − XY‬‬
‫‪m‬‬
‫‪iD (m, i) Y‬‬
‫∑ ∞‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪n=1 r=1 i=1‬‬
‫∞‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫∑‬
‫‪r r‬‬
‫‪X Y‬‬
‫‪m=1 i=1‬‬
‫=‪C‬‬
‫=‬
‫‪r=1‬‬
‫נשאר ביטוי מכוער שאנחנו עדיין לא יודעים לפתור‪ .‬קיבלנו אם כך‬
‫)‬
‫‪m‬‬
‫‪iD (m, i) Y‬‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫(‬
‫‪m=1 i=1‬‬
‫‪XY‬‬
‫‪X 2Y 2‬‬
‫‪XY‬‬
‫= ) ‪F (X, Y‬‬
‫‪+‬‬
‫‪F (1, Y ) +‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1 − XY‬‬
‫‪1 − XY‬‬
‫) ‪(1 − XY‬‬
‫נסמן את החלק המכוער‬
‫)‬
‫‪iD (m, i) Y m‬‬
‫∞(‬
‫∑‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪i=1‬‬
‫‪m=1‬‬
‫= ) ‪G (Y‬‬
‫ונקבל‬
‫‪XY‬‬
‫‪X 2Y 2‬‬
‫‪XY‬‬
‫‪+‬‬
‫) ‪2 F (1, Y ) + 1 − XY G (Y‬‬
‫‪1 − XY‬‬
‫) ‪(1 − XY‬‬
‫= ) ‪F (X, Y‬‬
‫נשים לב ש ‪ X‬נכנס רק בצורה של פונקציה רציונלית והחלק הלא ברור הוא רק פונקציה של ‪ .Y‬נגדיר שתי‬
‫פעולות על פונקציות בשני משתנים )או למעשה על טורי חזקות פורמליים בשני משתנים(‪ .‬הראשונה היא הפעולה שכבר‬
‫השתמשנו בה שהיא להציב ‪ 1‬במקום ‪ ,X‬כלומר‬
‫) ‪L1 H (X, Y ) = H (1, Y‬‬
‫‪37‬‬
‫הפעולה השניה היא קצת יותר מסובכת‪ ,‬גוזרים לפי ‪ X‬ואח"כ מציבים ‪ ,X = 1‬כלומר‬
‫‪∂H‬‬
‫‪|X=1‬‬
‫‪∂X‬‬
‫= ) ‪L2 H (X, Y‬‬
‫יש כל מיני סוגיות אנליטיות של רדיוס התכנסות וכו' שאנחנו מזניחים מתוך הנחה כללית שבמקרה שלנו הכל עובד‬
‫בסדר‪ .‬את ) ‪ L1 F (X, Y ) = F (1, Y‬כבר ראינו‪ .‬הפעולה השניה נותנת‬
‫)‬
‫) ‪rD (n, r) Y n = G (Y‬‬
‫∞(‬
‫∞‬
‫∑‬
‫∑‬
‫‪r=1‬‬
‫)‬
‫= ‪|1‬‬
‫‪n‬‬
‫‪Y‬‬
‫‪r−1‬‬
‫‪rD (n, r) X‬‬
‫‪n=1‬‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫(‬
‫‪n‬‬
‫=‬
‫‪r‬‬
‫‪D (n, r) X Y‬‬
‫∑ ∞‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪L2 F (X, Y ) = L2‬‬
‫‪n=1 r=1‬‬
‫‪n=1 r=1‬‬
‫נשים לב גם ש ‪ L1‬ו ‪ L2‬אופרטורים לינאריים‪ .‬כעת‪ ,‬נפעיל אותם על שני האגפים של הביטוי שהגענו אליו‪ .‬קודם‬
‫נפעיל את ‪ L1‬ונקבל‬
‫)‬
‫‪X 2Y 2‬‬
‫‪XY‬‬
‫‪XY‬‬
‫‪+‬‬
‫) ‪2 F (1, Y ) + 1 − XY G (Y‬‬
‫‪1 − XY‬‬
‫) ‪(1 − XY‬‬
‫(‬
‫‪L1 (F (X, Y )) = L1‬‬
‫‪Y‬‬
‫‪Y2‬‬
‫‪Y‬‬
‫‪+‬‬
‫) ‪2 F (1, Y ) + 1 − Y G (Y‬‬
‫‪1−Y‬‬
‫) ‪(1 − Y‬‬
‫= ) ‪F (1, Y‬‬
‫כעת נפעיל את ‪ L2‬ונקבל‬
‫)‬
‫‪XY‬‬
‫‪X 2Y 2‬‬
‫‪XY‬‬
‫‪+‬‬
‫) ‪2 F (1, Y ) + 1 − XY G (Y‬‬
‫‪1 − XY‬‬
‫) ‪(1 − XY‬‬
‫)‬
‫) ‪G (Y‬‬
‫‪XY‬‬
‫‪1 − XY‬‬
‫)‬
‫(‬
‫‪F (1, Y ) + L2‬‬
‫‪X 2Y 2‬‬
‫‪2‬‬
‫) ‪(1 − XY‬‬
‫(‬
‫(‬
‫)‬
‫‪+ L2‬‬
‫‪L2 F (1, Y ) = L2‬‬
‫‪XY‬‬
‫‪1 − XY‬‬
‫(‬
‫‪G (Y ) = L2‬‬
‫גוזרים ומציבים ויוצא‬
‫)‬
‫‪2 G (Y‬‬
‫‪Y‬‬
‫) ‪(1 − Y‬‬
‫‪(1, Y ) +‬‬
‫‪3F‬‬
‫‪2Y 2‬‬
‫) ‪(1 − Y‬‬
‫‪+‬‬
‫‪Y‬‬
‫‪2‬‬
‫) ‪(1 − Y‬‬
‫= ) ‪G (Y‬‬
‫אפשר לחשוב על הזהויות שקיבלנו כעל מערכת של שתי משוואות לינאריות בשני נעלמים‪.‬‬
‫‪2Y − 1‬‬
‫‪Y‬‬
‫‪Y‬‬
‫‪+‬‬
‫‪2 F (1, Y ) + 1 − Y G (Y ) = 0‬‬
‫‪1−Y‬‬
‫) ‪(1 − Y‬‬
‫‪G (Y ) = 0‬‬
‫‪−1 + 3Y − Y 2‬‬
‫‪2‬‬
‫) ‪(1 − Y‬‬
‫‪2Y 2‬‬
‫‪3 F (1, Y ) +‬‬
‫) ‪(1 − Y‬‬
‫‪38‬‬
‫‪+‬‬
‫‪Y‬‬
‫‪2‬‬
‫) ‪(1 − Y‬‬
‫ואחרי צימצום מכנים מקבלים‬
‫‪2Y − 1‬‬
‫‪F (1, Y ) + Y G (Y ) = 0‬‬
‫‪1−Y‬‬
‫‪Y +‬‬
‫(‬
‫)‬
‫‪2Y 2‬‬
‫‪F (1, Y ) + −1 + 3Y − Y 2 G (Y ) = 0‬‬
‫‪1−Y‬‬
‫‪Y +‬‬
‫נכפיל את המשוואה הראשונה ב ‪ −1 + 3y − y 2‬ואת המשוואה השניה ב ‪ Y‬כדי להשוות את המקדמים של ) ‪:G (Y‬‬
‫(‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫)‪−1 + 3Y − Y 2 (2Y − 1‬‬
‫‪F (1, Y ) + −1 + 3Y − Y 2 Y G (Y ) = 0‬‬
‫‪−1 + 3Y − Y 2 Y +‬‬
‫‪1−Y‬‬
‫(‬
‫)‬
‫‪2Y 3‬‬
‫‪F (1, Y ) + −1 + 3Y − Y 2 Y G (Y ) = 0‬‬
‫‪1−Y‬‬
‫‪Y2+‬‬
‫וכמובן נחסר‬
‫]‬
‫)‬
‫)‪−1 + 3Y − Y 2 (2Y − 1‬‬
‫‪2Y 3‬‬
‫‪−‬‬
‫‪F (1, Y ) = 0‬‬
‫‪1−Y‬‬
‫‪1−Y‬‬
‫([‬
‫‪+‬‬
‫]‬
‫‪2‬‬
‫‪Y −Y‬‬
‫)‬
‫‪2‬‬
‫‪−1 + 3Y − Y‬‬
‫([‬
‫[‬
‫]‬
‫[‬
‫]‬
‫‪1 − 5Y + 7Y 2 − 4Y 3‬‬
‫‪−Y + 2Y 2 − Y 3 +‬‬
‫‪F (1, Y ) = 0‬‬
‫‪1−Y‬‬
‫‪( 3‬‬
‫)‬
‫) ‪y − 2Y 2 + Y (1 − Y‬‬
‫‪Y 4 − 3Y 3 + 3Y 2 − Y‬‬
‫= ) ‪F (1, Y‬‬
‫=‬
‫‪2‬‬
‫‪3‬‬
‫‪1 − 5Y + 7Y − 4Y‬‬
‫‪4Y 3 − 7Y 2 + 5Y − 1‬‬
‫נרצה לחלק עם שארית כך שהחלק השברי יהיה עם מונה מדרגה נמוכה יותר מזו של המכנה ונקבל‬
‫)‬
‫‪− 5 + 4y‬‬
‫נקבל שבטור החזקות ‪D (n) Y n‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪5 − 13Y + 7Y 2‬‬
‫‪1 − 5Y + 7Y 2 − 4Y 3‬‬
‫(‬
‫‪1‬‬
‫‪16‬‬
‫= ) ‪F (1, Y‬‬
‫= ) ‪ F (1, Y‬המקדמים )‪ D (n‬מקיימים לכל ‪ n ≥ 2‬את הזהות‬
‫‪n=1‬‬
‫‪D (n + 3) − 5D (n + 2) + 7D (n + 1) − 4D (n) = 0‬‬
‫וזה נותן את נוסחאת הנסיגה‬
‫‪39‬‬
‫)‪D (n + 3) = 5D (n + 2) − 7D (n + 1) + 4D (n‬‬
‫למזלנו כבר חישבנו את )‪ D (1) , .., D (4‬ועכשיו אפשר לחשב את )‪ D (5‬באופן הבא‪:‬‬
‫‪D (5) = D (2 + 3) = 5D (2 + 2) − 7D (2 + 1) + 4D (2) = 5 · 19 − 7 · 6 + 4 · 2 = 95 − 42 + 8 = 53 + 8 = 61‬‬
‫אם לפולינום ‪ P (y) = 1−5y+7y 2 −4y 3‬יש היו שלושה שורשים ממשיים שונים‪ ,‬כלומר )‪P (y) = (y − α) (y − β) (y − γ‬‬
‫היינו מקבלים שאפשר לכתוב‬
‫‪1‬‬
‫‪A‬‬
‫‪B‬‬
‫‪C‬‬
‫=‬
‫‪+‬‬
‫‪+‬‬
‫)‪P (y‬‬
‫‪y−α y−β‬‬
‫‪y−γ‬‬
‫‪17‬‬
‫‪17.1‬‬
‫בחזרה לשגרה )סוף תקופת יאנובסקי(‬
‫נוסחת קטלן באמצעות פונקציות יוצרות‬
‫‪an xn‬‬
‫‪a0 = 0‬‬
‫‪‬‬
‫‪am xm ‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪‬‬
‫‪ak xk  ‬‬
‫‪k≥m‬‬
‫‪an xn = F (x) − x‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫∑‬
‫= )‪F (x‬‬
‫‪n≥1‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪‬‬
‫‪F (x) = ‬‬
‫‪2‬‬
‫‪k≥1‬‬
‫= ‪(ak an−k ) xn‬‬
‫‪n≥2‬‬
‫‪∞ n−1‬‬
‫∑‬
‫∑‬
‫=‬
‫‪n≥2 k=1‬‬
‫ולכן‪:‬‬
‫‪2‬‬
‫‪F (x) − F (x) + x = 0‬‬
‫נקבל מכך‪:‬‬
‫√‬
‫‪1±‬‬
‫‪1 − 4x‬‬
‫‪2‬‬
‫√‬
‫) (‬
‫‪1‬‬
‫‪1 1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1 − 4x‬‬
‫‪1 1 ∑ 12‬‬
‫‪n‬‬
‫‪= − (1 − 4x) 2 = −‬‬
‫‪(−4) xn‬‬
‫‪= −‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2 2‬‬
‫‪2 2‬‬
‫‪n‬‬
‫ולכן‪:‬‬
‫) (‬
‫‪1 12‬‬
‫‪n‬‬
‫)‪(−4‬‬
‫‪2 n‬‬
‫‪40‬‬
‫‪an = −‬‬
‫= )‪F (x‬‬
‫) ( ∞∑‬
‫‪α‬‬
‫ומכיוון שטור החזקות של )‪ (1 + x‬הוא ‪ k=0 αk xk‬נציב ונקבל‪:‬‬
‫(‬
‫()‬
‫( )‬
‫)‬
‫‪1 21 12 − 1 12 − 2 ... 12 − n + 1 n‬‬
‫‪n‬‬
‫· ‪an = −‬‬
‫)‪4 (−1‬‬
‫‪2‬‬
‫!‪n‬‬
‫‪( ) ( ) ( −5 ) ( −2n+3 ) n‬‬
‫‪n‬‬
‫‪− 1 1 −3‬‬
‫‪...‬‬
‫)‪4 (−1‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪= 2 2‬‬
‫!‪n‬‬
‫‪n‬‬
‫)‪(−1) (1) (−1) (−3) (−5) ... (2n − 3) 4n (−1‬‬
‫=‬
‫!‪2n+1 · n‬‬
‫‪1 · 3 · 5 · ... · (2n − 3) · 4n‬‬
‫‪(2n − 2)! · 4n‬‬
‫=‬
‫=‬
‫‪n+1‬‬
‫‪2‬‬
‫!‪· n‬‬
‫!‪(2 · 4 · 6 · ... · (2n − 2)) · 2n+1 · n‬‬
‫(‬
‫)‬
‫‪n‬‬
‫!)‪(2n − 2‬‬
‫‪1 2n − 2‬‬
‫‪(2n − 2)! · 4‬‬
‫=‬
‫=‬
‫‪= n−1‬‬
‫‪2‬‬
‫!‪· (1 · 2 · 3 · ... · (n − 1)) · 2n+1 · n‬‬
‫!)‪n! (n − 1‬‬
‫‪n n−1‬‬
‫וזה אכן מספר קטלן‪.‬‬
‫‪17.2‬‬
‫מניה של עצים‬
‫הגדרה ‪ 17.1‬מניה של עצים על קודקודים מסומנים היא כאשר כל קודקוד הוא מיוחס‪ ,‬לדוגמה ־ עבור ארבעה‬
‫קודקודים‪ ,‬מסילה שמתחילה בקודקוד ‪ 1‬ומסתיימת ב ‪ 4‬נספרת בנפרד ממסילה שמתחילה ב ‪ 2‬ומסתיימת ב ‪.4‬‬
‫משפט ‪ 17.2‬קיילי‪ :‬מספר העצים על ‪ n‬קודקודים מסומנים הוא ‪nn−2‬‬
‫הגדרה ‪ 17.3‬איזומורפיזם בין גרפים היא העתקה בין הקודקודים השומרת על צלעות‬
‫‪n‬‬
‫באופן כללי יש על ‪ n‬קודקודים ) ‪ 2( 2‬גרפים אפשריים )כל צלע אפשר לבחור או לא(‪.‬‬
‫כמה גרפים עד כדי איזומורפיזם יש? זו שאלה קשה יותר שנגיע אליה מאוחר יותר‪.‬‬
‫יהי ‪ G‬גרף )‪ (V, E‬ו }‪ V = {1, ..., n‬ונסמן ב )‪ k (G‬את מספר העצים הפורשים ב ‪ .G‬נסמן ‪|E| = m‬‬
‫הגדרה ‪ 17.4‬נגדיר את מטריצת החילה של גרף )‪ In×m (G‬באופן הבא ־ כל שורה מתאימה לקודקוד וכל עמודה‬
‫מתאימה לצלע ויש ‪ 1‬בתא אם קודקוד משתתף בעמודה ו ‪ 0‬אחרת‪.‬‬
‫הגדרה ‪ 17.5‬מטריצת החילה המכוונת )‪ I˜n×m (G‬מתקבלת אם נרשום ‪ 1‬כאשר קודקוד הוא זנב של צלע ו ‪ −1‬כאשר‬
‫הוא ראש )וכמובן ‪ 0‬אם אין צלע(‪.‬‬
‫הגדרה ‪ 17.6‬מטריצת החילה המכוונת המקוצצת )‪ I n−1×m (G‬מתקבלת ממטריצת החילה המכוונת ע"י השמטת‬
‫השורה האחרונה‬
‫מטריצת השכנות )‪ An×n (G‬היא מטריצה שבה גם השורות וגם העמודות מייצגות קודקודים ונרשום ‪ 1‬בתא המתאים‬
‫לשני קודקודים המשתתפים בצלע‪.‬‬
‫)‪ Dn×n (G‬היא מטריצת הדרגה‪ ,‬שבה על האלכסון נרשום את דרגת הקודקוד המתאים‪.‬‬
‫)‪ A (G‬היא מטריצת השכנות המקוצצת ־ שנמחק ממנה את השורה וגם את העמודה האחרונה‪.‬‬
‫)‪ D (G‬מטריצת הדרגה המקוצצת כנ"ל‪.‬‬
‫משפט ‪ 17.7‬משפט עץ־מטריצה‬
‫‪Matrix-tree theorem‬‬
‫(‬
‫)‬
‫‪T‬‬
‫)‪det I (G) · I (G‬‬
‫)‪= k (G‬‬
‫‪T‬‬
‫)‪I (G) · I (G) = D (G) − A (G‬‬
‫‪41‬‬
‫נתבונן בגרף הבא‪:‬‬
‫נכוון באופן שרירותי כל צלע כך שתהיה מהקודקוד הקטן לגדול מבין השניים שמרכיבים אותה‪.‬‬
‫מטריצת החילה המכוונת תהיה‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0‬‬
‫‪ −1 0‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0 ‬‬
‫‪‬‬
‫‪I˜ (G) = ‬‬
‫‪ 0‬‬
‫‪0 −1 0‬‬
‫‪1 ‬‬
‫‪0 −1 0 −1 −1‬‬
‫ומקוצצת‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪0 0 0‬‬
‫‪1 1 0 ‬‬
‫‪−1 0 1‬‬
‫ואז‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪1 1‬‬
‫‪I (G) =  −1 0‬‬
‫‪0 0‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪1 −1 0‬‬
‫‪ 1 0‬‬
‫‪0 ‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪T‬‬
‫‪‬‬
‫‪0‬‬
‫‪1‬‬
‫‪−1‬‬
‫‪I (G) = ‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪ 0 1‬‬
‫‪0 ‬‬
‫‪0 0‬‬
‫‪1‬‬
‫ולכן‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪−1 0‬‬
‫)‪3 −1  = D (G) − A (G‬‬
‫‪−1 2‬‬
‫כפי שהמשפט אומר‪.‬‬
‫ואכן‪:‬‬
‫‪det = 8‬‬
‫גם כן‪.‬‬
‫‪42‬‬
‫‪‬‬
‫‪2‬‬
‫‪I (G) I (G) =  −1‬‬
‫‪0‬‬
‫‪T‬‬
‫נצטט את נוסחת קושי־בינה מאלגברה ליניארית‪ ,‬האומרת שעבור מטריצות ‪) An×m , Bm×n‬אולי לא ריבועיות(‬
‫מתקיים‪:‬‬
‫∑‬
‫= )‪det (A · B‬‬
‫)‪det (C) · det (D‬‬
‫‪Cn×n submatrix of A and Dn×n matching submatrix of B‬‬
‫ולכן‪:‬‬
‫‪2‬‬
‫) ‪det (An−1×n−1‬‬
‫(‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫‪T‬‬
‫)‪det I (H) ·det I (H‬‬
‫=‬
‫∑‬
‫‪A submatrix of G‬‬
‫‪18‬‬
‫)‬
‫∑‬
‫=‬
‫‪T‬‬
‫(‬
‫)‪det I (G) · I (G‬‬
‫‪H subgraph of I with n−1 edges‬‬
‫ממשיכים במניית עצים‬
‫נמשיך ב‬
‫אם אכן‬
‫‪Tree theorem‬‬
‫‪:Matrix‬‬
‫‪T‬‬
‫)‪I (G) · I (G) = D (G) − A (G‬‬
‫אז‪:‬‬
‫‪i=j‬‬
‫‪{i, j} ∈ E‬‬
‫∈ }‪{i, j‬‬
‫‪/E‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫)‪deg (i‬‬
‫(‬
‫)‬
‫‪T‬‬
‫‪= −1‬‬
‫)‪I (G) · I (G‬‬
‫‪‬‬
‫‪ij‬‬
‫‪‬‬
‫‪0‬‬
‫קל לראות שזה אכן מתקבל )כי מכפלת שורה בעצמה תיתן את דרגת השורה‪ ,‬ומכפלת שורה בשורה אחרת ‪1‬־ אם‬
‫יש ביניהן צלע ו ‪ 0‬אחרת(‬
‫ידוע לנו מקושי בינה כי‪:‬‬
‫(‬
‫)‬
‫∑‬
‫‪T‬‬
‫‪2‬‬
‫)‪det I (G) · I (G‬‬
‫=‬
‫) ‪det (An−1×n−1‬‬
‫‪A submatrix of G‬‬
‫כלומר בסכום הימני צריך לבחור בכל פעם תת גרף ובו ‪ n − 1‬צלעות ולהתבונן במטריצה המתאימה‪.‬‬
‫למה ‪ 18.1‬אם ‪ H‬גרף על הקודקודים }‪ {1...n‬עם ‪ n − 1‬צלעות אז‪:‬‬
‫{‬
‫)‬
‫(‬
‫‪0‬‬
‫‪H is not a tree‬‬
‫= )‪det I (H‬‬
‫‪±1 otherwise‬‬
‫נעיר כי ב )‪ I (G‬השורות תלויות לינארית אם"ם הגרף ‪ G‬אינו קשיר )לא קשה להיווכח בכך‪ ,‬כיוון שעצם הורדת‬
‫השורה נועדה כדי לפגום בתלות של הגרף כולו‪ ,‬ואם יש יותר מרכיב קשירות אחד‪ ,‬אז השורות המתאימות לו תהיינה‬
‫תלויות(‪.‬‬
‫מכאן שאם ‪ H‬אינו עץ אכן מתקבל ‪.0‬‬
‫נשלים את ההוכחה אם נראה שעבור עץ יתקבל ‪ ±1‬בדטרמיננטה‪.‬‬
‫זה נכון כיוון שניתן לפתח את הדטרמיננטה לפי השורה והעמודה המתאימות לתא שיש בו ‪) ±1‬כי מובטח שיש‬
‫עלה( ומשם באינדוקציה )כי קיבלנו את הדטרמיננטה של עץ יותר קטן כפול ‪.(±1‬‬
‫זה משלים את הוכחת הלמה‪.‬‬
‫מכיוון שכך ־ ברור שאכן בביטוי‬
‫‪2‬‬
‫) ‪det (An−1×n−1‬‬
‫)‬
‫∑‬
‫=‬
‫‪T‬‬
‫(‬
‫)‪det I (G) · I (G‬‬
‫‪A submatrix of G‬‬
‫נקבל ‪ 1‬עבור כל תת גרף בן ‪ n‬קודקודים ו ‪ n − 1‬צלעות שהוא עץ‪ ,‬וזה משלים את הוכחת‬
‫‪43‬‬
‫‪Tree theorem‬‬
‫‪.Matrix‬‬
‫‪18.0.1‬‬
‫נוסחת קיילי‬
‫ניקח את מטריצת החילה המקוצצת המתאימה לגרף השלם על ‪ n‬קודקודים ־ ‪ Kn‬ונחשב את‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪n−1‬‬
‫‪−1‬‬
‫‪−1‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪n−1 n−1‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪=D−A=M‬‬
‫‪−1‬‬
‫‪I (Kn ) I (Kn ) = ‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪n−1‬‬
‫ונרצה לחשב את הדטרמיננטה של המטריצה הזו‪.‬‬
‫⇒ ‪det (M − Iid ) = 0‬‬
‫‪ 1‬הוא ערך עצמי עם ריבוי ‪.1‬‬
‫⇒ ‪rank (A − λI) ≤ n − r‬‬
‫‪ λ‬הוא ערך עצמי עם ריבוי ‪ r‬לפחות‪.‬‬
‫ואז ‪ n‬הוא ערך עצמי עם ריבוי ‪ n − 2‬ולכן הדטרמיננטה היא ‪.nn−2‬‬
‫‪ 18.0.2‬סדרת ‪P ruf er‬‬
‫בהנתן עץ‪:‬‬
‫נבחר את העלה הכי קטן‪ ,‬נמחק אותו‪ ,‬ואת שכנו נוסיף לסדרה‪ ,‬נקבל כך את‪:‬‬
‫‪6, 3, 7, 3, 5, 7, 9‬‬
‫וכשמגיעים לצלע אחת ־ עוצרים‪ .‬נקבל כך סדרה באורך ‪n − 2‬‬
‫מה מאפיין את הסדרה?‬
‫עלים לא יופיעו בסדרה‪.‬‬
‫כל קודקוד שאינו עלה ־ יופיע כדרגתו )בכל פעם ששכנו יהיה עלה ויקוצץ(‪.‬‬
‫הסדרה )בהנתן ‪ (n‬מאפיינת לחלוטין את הגרף‪ ,‬כיוון שנוכל לרשום את הקודקודים שאינם מופיעים בה לפי הסדר‪,‬‬
‫ולצייר את העץ )באופן עקרוני פעולת יצירת הסדרה היא הפיכה( ולכן זו העתקה חח"ע ועל ממרחב העצים למרחב‬
‫הסדרות מתוך ‪ n‬באורך ‪ ,n − 2‬וזו בעצם הוכחה אלטרנטיבית לנוסחת קיילי‪.‬‬
‫‪18.0.3‬‬
‫יערות מושרשים‬
‫יער הוא גרף חסר מעגלים‪.‬‬
‫יער מושרש הוא יער שבו לכל מרכיב קשירות )עץ( יש קודקוד מיוחס הנקרא שורש‪.‬‬
‫נסמן יער מושרש )‪ (F, R‬כאשר ‪F‬יער‪ R ,‬קבוצת הקודקודים המיוחסים‪.‬‬
‫בהנתן עץ מושרש‪ ,‬יש לכל קודקוד מסילה יחידה בינו ובין השורש‪ ,‬כאשר נוריד צלע מהעץ‪ ,‬ברכיב הקשירות‬
‫שניתקנו מהשורש‪ ,‬יש קודקוד אחד שהוא הקרוב ביותר לשורש בעץ המקורי‪ ,‬והוא גם קודקוד בצלע שהסרנו‪ ,‬וקודקוד‬
‫זה יהפוך לשורש של העץ שנותק מהשורש הקודם‪.‬‬
‫אם יער אחד מתקבל מהשני על ידי מחיקת צלע כנ"ל ־ נאמר שהיער המתקבל מכיל את היער המקורי‪.‬‬
‫נסמן ב )‪T (n‬את מספר העצים המושרשים עם ‪ n‬קודקודים מסומנים‪ ,‬ונבחין כי אם נתחיל בעץ על כל הקודקודים‪,‬‬
‫יש !)‪ (n − 1‬דרכים לבנות שרשרת שתוביל ליער חסר צלעות על ‪ n‬קודקודים‪.‬‬
‫כיוון שיש )‪ T (n‬עצים‪ ,‬אזי באופן כללי יש !)‪ T (n) · (n − 1‬שרשראות שכאלה‪.‬‬
‫בהנתן ‪ k‬מרכיבי קשירות‪ ,‬אם נרצה להוסיף צלע ולעבור ל ‪ k − 1‬מרכיבי קשירות‪ ,‬נצטרך לבחור שני קודקודים‪:‬‬
‫‪ .1‬אחד מהם חייב להיות שורש של מרכיב קשירות כלשהו‬
‫‪ .2‬השני יכול להיות כל קודקוד שהוא )שונה מהראשון(‬
‫אם נבחר בסדר הפוך נבחר אחד מ ‪ n‬הקודקודים להיות הקודקוד הסתמי‪ ,‬ואחד מ ‪ k − 1‬הקודקודים שהם‬
‫שורשים של רכיבי קשירות שונים משל הקוד' הראשון שבחרנו‪ .‬מספר האפשרויות לכך הוא )‪ n · (k − 1‬וזה נכון לכל‬
‫שלב בדרך‪.‬‬
‫מכאן נובע שמספר הדרכים לעשות זאת הוא‪:‬‬
‫!)‪n · (k − 1) = nn−1 · (n − 1‬‬
‫‪n‬‬
‫∏‬
‫= ‪n (n − 1) n (n − 2) · ... · n · 1‬‬
‫‪k=2‬‬
‫ואם נשווה זאת לשיטת הספירה הקודמת ־ נקבל‬
‫‪T (n) (n − 1)! = nn−1 (n − 1)! ⇒ T (n) = nn−1‬‬
‫נבחין שכל עץ מסומן יתקבל ב ‪ n‬דרכים )בכל פעם קודקוד אחר יהיה השורש( ולכן מספר העצים המסומנים יהיה‬
‫‪nn−2‬‬
‫]לא ברור אם יש לומר עצים משורשים או עצים מושרשים‪ ,‬הפותר נכונה יזכה בפרס‪ ,‬הפותר לא נכונה יזכה בקצב[‬
‫‪18.0.4‬‬
‫הוכחה נוספת עם פונקציות מ ‪ n‬ל ‪.n‬‬
‫‪n‬‬
‫כמה עצים עם שני שורשים )שורש ראשי ושורש משני( יש? ‪ ,n‬ולכן ננסה למצוא התאמה בין היצורים הללו לפונקציות‬
‫מ ]‪ [n‬ל ]‪.[n‬‬
‫בהנתן עץ עם שני שורשים‪ ,‬נתבונן במסילה משורש א' לשורש ב'‪.‬‬
‫נתבונן בקודקודים לאורך המסילה בסדר עולה )לפי ‪(n‬‬
‫נתבונן באותם קודקודים לפי הסדר שמשרה המסילה‬
‫נתאים בין שני הסידורים כדי לבנות פונקציה מ ]‪ [n‬ל ]‪.[n‬‬
‫זה טוב ויפה כי זה מגדיר את ההעתקה בין קודקודי המסילה ־ מה עם הקודקודים שאינם על המסילה? בהנתן‬
‫קוד' ‪ a‬שאינו על המסילה‪ ,‬יש קוד' ‪ b‬על המסילה שהוא הקרוב לו ביותר‪ ,‬נכוון מסילה מ ‪ a‬ל ‪ b‬ונגדיר את ההעתקה‬
‫בין כל קודקוד במסילה לבא אחריו‪.‬‬
‫אז בשלב הראשון הראנו שניתן לבנות מעץ עם שני שורשים פונקציה כנ"ל‪.‬‬
‫כעת צריך להראות שמכל פונקציה ניתן לבנות עץ שמייצג אותה‪.‬‬
‫תהי ]‪ ,f : [n] → [n‬אזי יש ]‪ A ⊆ [n‬כלשהי‪ ,‬כך ש ‪ f|A‬היא תמורה על ‪.A‬‬
‫קל לנחש שנרצה ש ‪ A‬הזו תהיה הקודקודים שבין שני השורשים‪.‬‬
‫נפעיל את ‪ f‬על ‪ A‬לפי הסדר ונקבל את הסדר של קודקודי על המסילה המתאימה‪ ,‬ואת הקודקודים האחרים‬
‫נתאים באופן דומה‪] .‬לא פירטנו יותר מדי ודי הסתפקנו בציורים של דוגמאות כדי להוכיח‪ ,‬ולכן לא אנסה לרשום‬
‫הוכחה פורמלית כאן[‬
‫‪45‬‬
‫‪18.0.5‬‬
‫הוכחה נוספת על יסוד הקשר בין מניה ובין מניית קבוצות לא סדורות‬
‫דוגמא‪:‬‬
‫כמה גרפים יש על ‪ n‬קוד' מסומנים = )‪g (n‬‬
‫כמה גרפים קשירים יש על ‪ n‬קוד' מסומנים = )‪c (n‬‬
‫‪n‬‬
‫ברור ש ) ‪g (n) = 2( 2‬‬
‫ניעזר בפונקציות יוצרות אקספוננציאליות‪.‬‬
‫∞∑‬
‫∞‬
‫‪n‬‬
‫‪a‬‬
‫‪x‬‬
‫היא‬
‫הרגילה‬
‫היוצרת‬
‫בהנתן סדרה ‪ {an }n=0‬הפונקציה‬
‫‪n=0 n‬‬
‫הגדרה ‪ 18.2‬הפונקציה היוצרת המעריכית היא‪:‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪an xn‬‬
‫!‪n‬‬
‫‪n=0‬‬
‫להציג אותו כאוסף של רכיבי קשירות שהם גרפים קשירים על קבוצות של‬
‫בהנתן גרף על ‪ n‬קודקודים אפשר ∑‬
‫‪ n1 , n2 , ..., nk‬קודקודים‪ ,‬כך ש ‪ni = n‬‬
‫נגדיר‪:‬‬
‫‪xn‬‬
‫!‪n‬‬
‫)‪g (n‬‬
‫‪xn‬‬
‫!‪n‬‬
‫)‪c (n‬‬
‫∑‬
‫= )‪G (x‬‬
‫‪n≥1‬‬
‫∑‬
‫= )‪C (x‬‬
‫‪n≥1‬‬
‫ונשאל מה הקשר ביניהם?‬
‫הנוסחה האקספוננציאלית אומרת‪:‬‬
‫)‪1 + G (x) = eC(x‬‬
‫מדוע? הרי לכל )‪F (x‬‬
‫)‪F 2 (x) F 3 (x‬‬
‫‪+‬‬
‫‪+ ...‬‬
‫‪2‬‬
‫!‪3‬‬
‫‪eF (x) = 1 + F (x) +‬‬
‫מפיתוח טיילור של האקספוננט‪.‬‬
‫ואז‪:‬‬
‫)‪C 2 (x) C 3 (x‬‬
‫‪+‬‬
‫‪+ ...‬‬
‫‪2‬‬
‫!‪3‬‬
‫‪eC(x) = 1 + C (x) +‬‬
‫נבחין שהאיבר הראשון אחרי ‪ 1‬הוא הפונקציה היוצרת עבור מספר הגרפים קשירים על ‪ n‬קודקודים‪.‬‬
‫האיבר הבא הוא הפונקציה היוצרת עבור גרפים עם שני מרכיבי קשירות על ‪ n‬קודקודים‪ ,‬למה?‬
‫נגדיר )‪ g2 (x‬להיות מספר הגרפים על ‪ n‬קוד' עם ‪ 2‬מרכיבי קשירות בדיוק‪ ,‬ואז‪:‬‬
‫) ( ‪n−1‬‬
‫‪1 ∑ n‬‬
‫= )‪g2 (n‬‬
‫)‪c (m) c (n − m‬‬
‫‪2 m=1 m‬‬
‫)כי נסתכל על כל החלוקות של הקודקודים לשתי קבוצות וכו'(‬
‫‪46‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫)‪C 2 (x‬‬
‫‪1  ∑ c (m) xm  ∑ c (r) xr ‬‬
‫=‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫!‪m‬‬
‫!‪r‬‬
‫‪m≥1‬‬
‫‪r≥1‬‬
‫)‬
‫‪( n−1‬‬
‫‪∑ ∑ 1 n!c (m) c (n − m) xn‬‬
‫=‬
‫!)‪2 m! (n − m‬‬
‫!‪n‬‬
‫‪n≥2 m=1‬‬
‫|‬
‫‪{z‬‬
‫}‬
‫)‪g2 (n‬‬
‫באופן דומה ניתן להראות שהפונקציה היוצרת של )‪ gk (n‬היא האיבר ה ‪ k + 1‬בפיתוח של )‪.eC(x‬‬
‫‪18.0.6‬‬
‫עצים ויערות‬
‫אם נסמן ב )‪f (n‬את מספר היערות המושרשים‬
‫‪∑ f (n) n‬‬
‫= )‪F (x‬‬
‫ונגדיר ‪n! x‬‬
‫וב )‪t (n‬את מספר העצים המושרשים‬
‫‪∑ t(n) n‬‬
‫= )‪T (x‬‬
‫ונגדיר ‪n! x‬‬
‫נטען כי מתקיים‪:‬‬
‫)‪eT (x) = 1 + F (x‬‬
‫]הוכחה‪ :‬באופן דומה לקשר בין גרפים לגרפים קשירים‪ ,‬אבל לא השלמנו אותה[‬
‫‪18.1‬‬
‫חלוקות‬
‫חלוקה היא רישום של מספר כסכום של מספרים אחרים‪ ,‬למשל ‪7 = 3 + 2 + 2‬‬
‫נסמן )‪=p (n‬מספר החלוקות של ‪) n‬אין חשיבות לסדר המחוברים(‬
‫)‪=q (n‬מספר החלוקות של ‪ n‬עם חלקים שונים‪.‬‬
‫נגדיר ‪q (0) = p (0) = 1‬‬
‫נביט בפונקציה היוצרת‪:‬‬
‫∞‬
‫∏‬
‫(‬
‫()‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫= ‪q (n) xn = (1) (1 + x) 1 + x2 1 + x3 · ...‬‬
‫‪1 + xk‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪n=0‬‬
‫‪k=1‬‬
‫‪n1‬‬
‫∑‪ ,n‬ניקח‬
‫נסביר את הפולינום‪ :‬המקדם של ‪ xk‬יתקבל מתהליך הבחירה הבא‪ :‬ניקח את‬
‫‪ x‬מתוך הסוגריים ה ‪1‬‬
‫‪ xn2‬מתוך הסוגריים ה ‪ n2‬וכך הלאה עד שניקח את ‪ xni‬מתוך הסוגריים ה ‪ ni‬ובלבד שיתקיים ‪ . nj = k‬כיוון‬
‫שהתהליך הזה מתאים בדיוק לבחירת מספרים שלמים המסתכמים ל ‪ ,k‬נקבל שאכן המקדם של ‪ xk‬יהיה )‪.q (n‬‬
‫(‬
‫()‬
‫()‬
‫)‬
‫‪p (n) xn = 1 + x + x2 + ... 1 + x2 + x4 + ... 1 + x3 + x6 + ...‬‬
‫)‬
‫‪1‬‬
‫‪1 − xk‬‬
‫(‬
‫(∏‬
‫∏ ‪) ∏ ∑ nk‬‬
‫= ‪1 + xk + x2k + ...‬‬
‫= ‪x‬‬
‫‪k≥1‬‬
‫‪k≥1 n≥0‬‬
‫∞‬
‫∑‬
‫‪n≥1‬‬
‫=‬
‫‪k≥1‬‬
‫מדוע החלוקה? כך למשל ההסגר הראשון מציין כמה חלקים בגודל ‪ 1‬ניקח‪ ,‬ההסגר השני כמה חלקים בגודל ‪ 2‬וכן‬
‫הלאה‪ ,‬ולכן חלוקה של ‪ 11‬ל ‪ 4 + 2 + 2 + 1 + 1 + 1‬תצויין ע"י בחירת ‪ x3‬מההסגר הראשון‪ x4 ,‬מההסגר השני )כלומר‬
‫בחרנו שני חלקים בגודל ‪ 1 ,( 2‬מתוך ההסגר השלישי )כלומר ‪ 0‬חלקים בגודל ‪ (3‬ו ‪ x4‬מתוך ההסגר הרביעי‪ ,‬ומשם‬
‫ואילך ‪ 1‬מתוך כל ההסגרים האחרים‪.‬‬
‫לכן כל אסטרטגיית סיכום של איברים שונים שתיתן ‪ 11‬תגרום לתוספת של אחד למקדם של ‪.x11‬‬
‫נסמן ב )‪ e (n‬את מספר החלוקות לחלקים אי זוגיים יהיה לכן‪:‬‬
‫)‬
‫(∏‬
‫‪1‬‬
‫‪1 − x2k−1‬‬
‫‪k≥1‬‬
‫מעניין שמספר החלוקות למספרים אי זוגיים ומספר החלוקות לחלקים שונים ־ שוות‪.‬‬
‫נראה זאת ע"י שוויון בין הפונקציות היוצרות‪ ,‬נראה כי‪:‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1 − x2r−1‬‬
‫(∏‬
‫∏ )‬
‫= ‪1 + xk‬‬
‫‪r≥1‬‬
‫‪k≥1‬‬
‫הוכחה‪) :‬של אורן בקר(‪:‬‬
‫(∏‬
‫‪) ∏ 1 − x2k‬‬
‫= ‪1 + xk‬‬
‫‪1 − xk‬‬
‫‪k≥1‬‬
‫‪k≥1‬‬
‫ולכן אם נצמצם חזקות ־ נקבל שכל האיברים שבהם חזקת ‪ x‬זוגית ־ מצטמצמים מהמכנה‪ ,‬ולכן נישאר עם‪:‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1 − x2k−1‬‬
‫∏‬
‫כפי שרצינו‪.‬‬
‫האם יש דרך אינטואיטיבית להראות שוויון בין מספר החלוקות לחלקים שונים ובין מספר החלוקות לחלקים אי‬
‫זוגיים?‬
‫נתחיל בחלוקה לחלקים שונים‪ ,‬וכל חלק נציג על ידי ‪ 2i · r‬עבור ‪ r‬אי־זוגי ‪) ,‬כאשר ‪ i‬יכול להיות גם ‪ (0‬ונמיר אותו‬
‫בהצגה של ‪ 2i ,r‬פעמים‪.‬‬
‫‪( 1‬‬
‫)‬
‫‪0‬‬
‫בכיוון השני בהנתן חלוקה לחלקים אי זוגיים‪ ,‬אם למשל ‪ 7‬מופיע ‪ 3‬פעמים‪ ,‬נמיר אותו בהצגה ‪ 7 · 2 + 2‬וכך‬
‫הלאה עד שנקבל חלקים שונים‪.‬‬
‫‪ 19‬תמורות‬
‫מבנה מחזורים‬
‫‪19.1‬‬
‫אפשר לאפיין תמורה ע"י מבנה המחזורים שלה )כלומר החלוקה למחזורים זרים‪ ,‬ומהו בדיוק כל מחזור(‪.‬‬
‫מספר ההיפוכים‬
‫‪19.2‬‬
‫נאמר ש )‪ (i, j‬הוא היפוך בתמורה ‪ π‬אם ‪ i < j‬ו )‪π (i) < π (j‬‬
‫הגדרה ‪ =al (n) 19.1‬מספר התמורות ב ‪ Sn‬עם ‪ l‬היפוכים‬
‫ברור ש‪:‬‬
‫) (‬
‫‪n‬‬
‫≤ )‪0 ≤ al (n‬‬
‫‪2‬‬
‫ואז‪:‬‬
‫(‬
‫()‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫‪al (n) q l = 1 + q + ... + q n−1 1 + q + ... + q n−2 · ... · 1 + q + q 2 (1 + q) · 1‬‬
‫) ‪(n2‬‬
‫∑‬
‫‪l=0‬‬
‫זה מכונה האנלוג ה ‪q‬־י של !‪n‬‬
‫נסביר את שוויון הפולינומים לעיל‪:‬‬
‫= )‪F (q‬‬
‫) ‪∑(n2‬‬
‫‪. l=0‬‬
‫עבור ‪ q = 1‬נקבל כמובן !‪al (n) = n‬‬
‫נראה איך אנחנו בונים תמורה ־ מניחים את ‪ 1‬במרכז‪ ,‬ואז את ‪ 2‬אפשר להוסיף ב ‪ 2‬דרכים )משמאל או מימין(‪,‬‬
‫את ‪ 3‬אפשר להוסיף ב ‪ 3‬דרכים )ביניהם‪ ,‬משמאל‪ ,‬או מימין(‪ ,‬ואז להוסיף את ‪ k‬אפשר ב ‪ k‬דרכים‪ .‬וברור שסך הכל‬
‫יש לנו !‪ n‬דרכים לבנות תמורה )את זה אנחנו כבר יודעים(‪.‬‬
‫נביט בזה בדרך שונה‪ :‬כאשר מוסיפים את ‪ k‬־ כמה היפוכים עם מספרים קטנים מ ‪ k‬נתרמים על ידי ‪?k‬‬
‫אם נכניס את ‪ k‬מימין ־ כל המספרים קטנים ממנו והוא תורם ‪ 0‬היפוכים‪.‬‬
‫אם מכניסים את ‪ k‬בין שני המספרים הכי ימניים ־ הוא תורם היפוך אחד ־ זה ‪.q‬‬
‫בין המספר השני מימין לשלישי ־ נתרמים שני היפוכים וזה ‪.q 2‬‬
‫סה"כ‪:‬‬
‫)‬
‫(‬
‫‪1 + q + q 2 + ... + q k−1‬‬
‫אפשר לתאר את תהליך הבניה כך‪:‬‬
‫את ‪ 1‬הכנסנו במקום ה ‪ 0 ≤ i1 ≤ 0‬מימין‬
‫את ‪ 2‬הכנסנו במקום ה ‪ 0 ≤ i2 ≤ 1‬מימין‬
‫את ‪ 3‬הכנסנו במקום ה ‪ 0 ≤ i3 ≤ 2‬מימין‬
‫‪...‬‬
‫את ‪ n‬הכנסנו במקום ה ‪ 0 ≤ in ≤ n − 1‬מימין‬
‫כמה היפוכים יש לתמורה שבנינו?‬
‫‪ 1‬תורם ‪ i1‬היפוכים‪ 2 ,‬תורם ‪ i2‬היפוכים וכן הלאה‪ ,‬ואז נקבל ‪:‬‬
‫‪q i0 q i1 · ... · q in‬‬
‫∑‬
‫‪in‬‬
‫‪...‬‬
‫∑∑‬
‫‪i2‬‬
‫= ‪q i1 +i2 +...+in‬‬
‫‪i1‬‬
‫(‬
‫( )‬
‫)‬
‫‪= 1 (1 + q) 1 + q + q 2 ... 1 + q + q 2 + ... + q n−1‬‬
‫‪n−1‬‬
‫∑‬
‫‪...‬‬
‫‪in =0‬‬
‫‪in‬‬
‫‪q‬‬
‫∑‬
‫‪in‬‬
‫∑ ‪0‬‬
‫‪1‬‬
‫∑‬
‫= )‪F (q‬‬
‫‪i1 =0 i2 =0‬‬
‫‪i2‬‬
‫‪q ...‬‬
‫∑‬
‫‪i2‬‬
‫‪i1‬‬
‫‪q‬‬
‫∑‬
‫=‬
‫‪i1‬‬
‫דוגמה‪ S3 :‬נביט בתמורות לפי מספר ההיפוכים שלהן‪:‬‬
‫אפס היפוכים ־ תמורת הזהות ‪123‬‬
‫היפוך אחד ־ ‪213, 132‬‬
‫שני היפוכים ־ ‪231, 312‬‬
‫שלושה היפוכים ־ ‪321‬‬
‫הגדרה ‪ 19.2‬יחס הסדר החלש על תמורות הוא‪ σ < π :‬אם אפשר לקבל את ‪ π‬מ ‪ σ‬ע"י הכפלה משמאל בחילופים‬
‫מהצורה )‪ (i, i + 1‬כשכל חילוף מגדיל את מספר ההיפוכים‪.‬‬
‫כך למשל ‪ 123 < 213‬ע"י הכפלה ב )‪ ,(12‬ואז ב ‪ S3‬מתקבל הסדר הבא‪:‬‬
‫‪123 < 213 < 231 < 321‬‬
‫‪123 < 132 < 312 < 321‬‬
‫זה מתאים גם ליחס הכלה ביחס להיפוכים‪ ,‬ולא במקרה‪ ,‬וניתן להגדיר באופן שקול ‪ σ < π‬אם קבוצת ההיפוכים של‬
‫‪ π‬מכילה את קבוצת ההיפוכים של ‪.σ‬‬
‫הגדרה ‪ 19.3‬יחס הסדר החזק )יחס ברוה ־ ‪ (Bruhat‬הוא‪ σ < π :‬אם אפשר לקבל את ‪ π‬מ ‪ σ‬ע"י הכפלה משמאל‬
‫בחילופים כלשהם כשכל חילוף מגדיל את מספר ההיפוכים‪.‬‬
‫‪49‬‬
‫ואז בנוסף ליחס לעיל מקבלים גם‪:‬‬
‫‪132 < 231‬‬
‫‪213 < 312‬‬
‫תכונת הסריג )שאומרת שלכל שני איברים יש איבר יחיד שגדול משניהם ומינימלי ביחס לזה( מתקיימת ביחס הסדר‬
‫החלש אך לא בחזק‪.‬‬
‫‪19.3‬‬
‫קבוצת ירידה‬
‫אם ‪ π‬תמורה אז‬
‫})‪I (π) = {i | 1 ≤ i ≤ n : π (i) > π (i + 1‬‬
‫כלומר האינדקסים שבהם התמורה יורדת‪ ,‬כך למשל עבור התמורה ‪ 2376541‬מתקיים שקבוצת הירידה שלה היא‬
‫}‪) {3, 4, 5, 6‬כלומר המקומות בתמורה שאחריהם יש ירידה(‪.‬‬
‫קבוצת הירידה של תמורת הזהות היא הקבוצה הריקה‪ ,‬קבוצת הירידה של תמורת ההיפוך היא ]‪.[n − 1‬‬
‫דוגמה ‪: S3‬‬
‫∅ = )‪I (123‬‬
‫}‪I (213) = {1‬‬
‫}‪I (132) = {2‬‬
‫}‪I (231) = {2‬‬
‫}‪I (312) = {1‬‬
‫}‪I {321} = {1, 2‬‬
‫הגדרה ‪19.4‬‬
‫‪i‬‬
‫∑‬
‫= )‪m (π‬‬
‫)‪i∈I(π‬‬
‫אם מגדירים‬
‫)‪q m(π‬‬
‫∑‬
‫= )‪G (q‬‬
‫‪π∈Sn‬‬
‫אז מקבלים את נוסחת מקמהון‬
‫)‪F (q) = G (q‬‬
‫)לא נוכיח זאת(‬
‫ידוע לנו ש‬
‫) (‬
‫‪n‬‬
‫‪2‬‬
‫=‬
‫‪50‬‬
‫‪n−1‬‬
‫∑‬
‫‪k=1‬‬
‫)יש לכך הרבה הוכחות‪ ,‬למשל כאן‪(http://demonstrations.wolfram.com/ProofWithoutWords12N1NChoose2/ :‬‬
‫כמה תמורות יש ב ‪ Sn‬עם ‪c1‬מחזורים באורך ‪ c2 ,2‬מחזורים באורך ‪ cn ... ,2‬מחזורים באורך ‪.n‬‬
‫צריך לקיים‪:‬‬
‫‪c1 + 2c2 + 3c3 + ... + ncn = n‬‬
‫כך למשל אם ‪ cn = 1‬אז כל ‪ ci = 0‬לכל ‪.i ̸= n‬‬
‫כך למשל עבור התמורה‪:‬‬
‫)‪(12) (3) (4) (567) (8 9 10‬‬
‫מתקיים‪:‬‬
‫‪c1 = 2, c2 = 1, c3 = 2, c4 = 0‬‬
‫אם לתמורה ‪ π‬יש ‪ c1‬מחזורים באורך ‪ ... ,1‬וכן הלאה‪ ,‬אומרים ש ‪ π‬היא תמורה מסוג ‪.1c1 2c2 ...ncn‬‬
‫כמה תמורות מגדירה סדרה נתונה?‬
‫נתחיל בסידור הסוגריים המתאימים לגדלי התמורות‪ ,‬כעת נוכל להניח את ‪ n‬האיברים בתוכן ב !‪ n‬איברים‪ ,‬אבל‬
‫יש תמורות שקולות במה שמנינו‪.‬‬
‫כך למשל את כל המחזורים באורך ‪ 3‬אפשר להחליף ביניהם‪ ,‬ולכן נחלק בכל האפשרויות לערבב מחזורים מאותו‬
‫האורך‪.‬‬
‫בנוסף ־ תמורות ציקליות הן שקולות‪ ,‬ולכן נחלק גם בזה ונקבל‪:‬‬
‫!‪n‬‬
‫‪c1 !c2 ! · ... · cn ! · 1c1 2c2 3c3 · ... · ncn‬‬
‫∑‬
‫כמה תמורות יש ב ‪ ,Sn‬שבהן יש ‪ k‬מחזורים‪ ,‬כלומר ‪ ? ci = k‬נסמן זאת ע"י )‪a (n, k‬‬
‫אם ‪ n‬נקודת שבת בתמורה אז בהנתן )‪ a (n − 1, k − 1‬אפשר להוסיף את ‪ n‬בתור נקודת שבת ולקבל תמורה על‬
‫‪ n‬בת ‪ k‬מחזורים‪.‬‬
‫אם ‪ n‬איננה נקודת שבת‪ ,‬אז זו בעצם תמורה מ )‪ a (n − 1, k‬ורק צריך לבחור לאיזה מהמחזורים להוסיף את ‪n‬‬
‫ובאיזה מקום במחזור‪ ,‬כלומר למחזור באורך ‪ t‬אפשר להוסיף את ‪ n‬באחד מ ‪ t‬מהמקומות‪ .‬בסך הכל‪ ,‬אם נתבונן‬
‫ברשימת המחזורים ־ יש ‪ n − 1‬מקומות שבהם אפשר "להכניס" את ‪.n‬‬
‫מהטיעון הנ"ל‪:‬‬
‫)‪a (n, k) = a (n − 1, k − 1) + (n − 1) a (n − 1, k‬‬
‫והראינו בתרגיל ש‪:‬‬
‫)‪a (n, k) xn−k = x (x + 1) ... (x + n − 1‬‬
‫∑‬
‫כמו כן אם ‪ bn‬מקיים‪:‬‬
‫)‪b (n, k) xn−k = x (x + 1) ... (x + n − 1‬‬
‫אז )‪ b (n, k‬מקיים את אותה נוסחת נסיגה כמו )‪.a (n, k‬‬
‫‪51‬‬
‫∑‬
‫‪19.3.1‬‬
‫מניית תתי מרחבים וקטוריים‬
‫)‪ =a (n, k‬כמה תתי מרחב ‪ k‬ממדיים יש למרחב ‪n‬ממדי מעל שדה עם ‪q‬איברים‬
‫)‪ = b (n, k‬בכמה דרכים אפשר לבחור ‪k‬וקטורים בת"ל ב ‪?Fqn‬‬
‫‪n‬‬
‫בכמה דרכים אפשר לבחור את הוקטור הראשון? כל איבר ששונה מאפס וזה )‪(q − 1‬‬
‫הוקטור השני? יש )‪ ,(q n − q‬מדוע? כי האיבר הראשון פורש ‪ q‬איברים שאי אפשר לבחור‪.‬‬
‫באופן דומה‪:‬‬
‫(‬
‫)‬
‫‪b (n, k) = (q n − 1) (q n − q) · .... · q n − q k−1‬‬
‫מה הקשר בין )‪ b (n, , k‬ו )‪?a (n, k‬‬
‫מ ‪ b‬מתקבל לנו בסיס עבור מרחב‪ ,‬ולכן אם נחלק את )‪ b (n, k‬במספר הבסיסים שיש למרחב ‪ k‬מימדי ־ נקבל‬
‫את )‪ a (n, k‬ולכן‪:‬‬
‫)‬
‫(‬
‫‪(q n − 1) (q n − q) · .... · q n − q k−1‬‬
‫)‪b (n, k‬‬
‫= )‪a (n, k‬‬
‫‪= k‬‬
‫)‪b (k, k‬‬
‫) ‪(q − 1) (q k − q) · .... · (q k − q k−1‬‬
‫()‬
‫)‬
‫(‬
‫)‬
‫( ‪k‬‬
‫‪q (2) 1 + q + ... + q n−1 1 + q + ... + q n−2 · ... · 1 + q + ... + q n−k‬‬
‫=‬
‫‪k‬‬
‫‪q (2) (1 + q + ... + q k−1 ) · (1 + q + ... + q k−2 ) · ... · 1‬‬
‫[‬
‫]‬
‫]!‪[n‬‬
‫‪n‬‬
‫=‬
‫= )‪(q‬‬
‫‪k‬‬
‫!]‪[k!] [n − k‬‬
‫מסתבר שזהו פולינום ב ‪.q‬‬
‫!‪ n‬הן תמורות על ]‪.[n‬‬
‫]!‪ [n‬הן תמורות על ]‪ [n‬לפי היפוכים‪.‬‬
‫טענה ‪19.5‬‬
‫‪an,k,i q i‬‬
‫∑‬
‫]‬
‫=‬
‫‪n‬‬
‫‪k‬‬
‫[‬
‫כאשר ‪ = an,k,i‬מספר התמורות על ‪1 k‬־ים ו ‪2 n − k‬־ים עם ‪ i‬היפוכים‪.‬‬
‫הוכחה‪ :‬נראה כי ]!‪ :F (q) · [k!] · [(n − k)!] = [n‬נסדר את ה ‪1‬־ים וה ‪2‬־ים‪ ,‬ונרשום לעצמנו את הסדר הפנימי של ה‬
‫‪1‬־ים והסדר הפנימי של ה ‪2‬־ים‪ ,‬זה יכפול את החישוב הפרמוטציות הפנימיות ולכן זה יוצא‪.‬‬
‫‪20‬‬
‫שיעור ‪20‬‬
‫בהמשך לשיעור הקודם ־ )‪(q‬‬
‫]‬
‫‪n‬‬
‫‪k‬‬
‫[‬
‫= מספר תת מרחבים ממימד ‪ k‬של מרחב וקטורי ‪ n‬מימדי מעל ‪) Fq‬שדה עם ‪q‬‬
‫איברים(‬
‫]‬
‫)‪∑k(n−k‬‬
‫‪n‬‬
‫‪i‬‬
‫כאשר )‪ ,ai (n, k) = ak(n−k)−i (n, k‬אז ה ‪a‬־ים סופרים‬
‫= )‪(q‬‬
‫כמו כן ־ אם ‪ai (n, k) q‬‬
‫‪i=0‬‬
‫‪k‬‬
‫תמורות של ‪ k‬איברים מסוג אחד ו ‪ n − k‬איברים מסוג שני‪ ,‬בהתאם למספר ההיפוכים‪.‬‬
‫)אני לא לגמרי בטוח במה שרשום במשפט האחרון(‬
‫[‬
‫טענה ‪20.1‬‬
‫]‬
‫‪n‬‬
‫‪n−k‬‬
‫]‬
‫[‬
‫=‬
‫‪n‬‬
‫‪k‬‬
‫[‬
‫במקדמים בינומיים זה ברור ע"י התאמה של קבוצות ומשלימותיהן‪ ,‬אבל אין לנו קונספט קנוני של משלים במרחבים‬
‫וקטוריים‪.‬‬
‫יהי ‪ U ⊆ V‬מ"ו אז נסמן ‪= Φ‬כל הפונקציונלים מ ‪ V‬ל ‪Fq‬‬
‫נסמן } ‪ U ∗ = {ϕ ∈ Φ : ϕ (x) = 0 ∀x ∈ U‬ואז ‪ U ∗ ⊆ Φ‬ומתקיים שאם ‪ dimU = k‬אז ‪dimU ∗ = n − k‬‬
‫אפשר גם לרשום‪:‬‬
‫} ‪U ∗ = {y ∈ V : ⟨y, x⟩ = 0 ∀x ∈ U‬‬
‫‪.‬‬
‫נניח שיש לנו מרחב ‪ ,V‬ותת מרחב ‪ n − 1‬מימדי ‪.V ′‬‬
‫טענה ‪20.2‬‬
‫]‬
‫‪n−1‬‬
‫‪k−1‬‬
‫[‬
‫]‬
‫‪+ q n−k‬‬
‫‪n−1‬‬
‫‪k‬‬
‫[‬
‫=‬
‫]‪[n‬‬
‫‪k‬‬
‫ממדיים ‪ U‬של ‪.V‬‬
‫וקטוריים ‪k‬‬
‫מטרה‪ :‬לספור תת מרחבים‬
‫[‬
‫]‬
‫‪n−1‬‬
‫מקרה א'‪ ,U ⊆ V ′ :‬כאלה יש‬
‫‪k‬‬
‫]‬
‫מקרה ב'‪ U ∩ V ′ = U ′ :‬כך ש ‪ .dimU ′ = k − 1‬מספר האפשרויות ל ‪ U ′‬הוא‬
‫‪n−1‬‬
‫‪k−1‬‬
‫[‬
‫והשאלה היא כמה‬
‫‪U ⊆ V‬יש שהם ‪ k‬מימדיים כך ש ‪.U ∩ V ′ = U ′‬‬
‫יש ב ‪ V \ V ′‬סך הכל ‪ q n − q n−1‬וקטורים‪ ,‬וכל אחד מהם אפשר לצרף ל ‪U‬כדי לקבל מרחב ממימד ‪ ,k‬אבל‬
‫עשויים להיות מרחבים שנספור פעמיים וכו'‪.‬‬
‫לכן נשאל בהנתן ‪ U‬־ כמה וקטורים הוספנו ל ‪ U ′‬כדי לקבל אותו? זה יוצא ‪ q k − q k−1‬מטעמים דומים‪.‬‬
‫מכאן נובע שסך הכל הדרכים להשלים את ‪ U ′‬הן‪:‬‬
‫(‬
‫)‬
‫‪q n 1 − q −1‬‬
‫‪q n − q n−1‬‬
‫=‬
‫‪= q n−k‬‬
‫‪q k − q k−1‬‬
‫) ‪q k (1 − q −1‬‬
‫‪′‬‬
‫נושא חדש ־ מניה של חפצים שונים תוך הכללת תמורות מסוג מסויים‪ ,‬למשל‬
‫מחרוזות וכו'‬
‫אם ‪ g‬תמורה ב ‪Sn‬‬
‫קבוצת נקודות השבת תסומן }‪F P (g) = {i : g (i) = i‬‬
‫אם ל ‪ g‬יש מבנה מחזורים ‪ 1C1 2C2 ...nCn‬אז נסמן‪Z (g) = Z1C1 Z2C2 ...ZnCn :‬‬
‫‪20.1‬‬
‫בכמה דרכים ניתן לצבוע דפנות של קוביה ב ‪ 2‬צבעים?‬
‫)נאמר כחול ואדום(‬
‫כמו כן נאמר ש ‪ 2‬צביעות תהיינה שוות אם אחת מתקבלת מהשניה ע"י סיבוב של הקוביה‪.‬‬
‫יש חבורה של תמורות ‪ G‬שפועלת על הדפנות‪.‬‬
‫בפרט ־ החבורה היא טרנזיטיבית‪ ,‬שכן יש לה רק מסלול אחד‪.‬‬
‫תהי ‪ X‬קבוצה‬
‫‪ G‬חבורת תמורות על ‪X‬‬
‫נגדיר }‪ Y = {f : X → C‬כאשר ‪ C‬קבוצת הצבעים‪.‬‬
‫‪53‬‬
‫‪20.1.1‬‬
‫מהי חבורת הסיבובים של הקוביה?‬
‫כמה איברים יש בחבורה? ‪) 24‬למשל ־ בוחרים לאן דופן מספר ‪ 1‬עוברת ובאילו מ ‪ 4‬הסיבובים שלה היא תימצא(‬
‫מה קורה אם מרשים שיקופים? כיוון שסיבובים מתאימים להעתקות אורת' עם דטרמיננטה ‪ 1‬ושיקופים מאפשרים‬
‫גם דט' ‪1‬־ מקבלים שזה מכפיל את מספר האיברים‪ ,‬לכן ‪.48‬‬
‫מהו מבנה המחזורים?‬
‫עבור העתקת הזהות ‪Z16‬‬
‫מהו מבנה המחזורים של תמורות שפועלות כך‪ :‬מחזיקים שני קודקודים נגדיים ומסובבים את הקוביה? יש ‪ 8‬כאלו‬
‫והמבנה יהיה ‪Z32‬‬
‫‪3‬‬
‫מה בדבר תמורות שנוצרות ע"י סיבוב שמעביר ציר דרך ‪ 2‬צלעות נגדיות? ‪ ,6‬כאשר מבנה המחזורים הוא ‪Z2‬‬
‫ותמורות שנוצרות ע"י סיבוב ב ‪ 90‬מעלות שמעביר ציר דרך שתי דפנות נגדיות?‪ ,6‬כאשר מבנה המחזורים הוא‬
‫‪Z12 Z4‬‬
‫תמורות שנוצרות ע"י סיבוב ב‪ 180‬מעלות שמעביר ציר דרך שתי דפנות נגדיות? ‪ ,3‬כאשר מבנה המחזורים הוא‬
‫‪Z12 Z22‬‬
‫‪21‬‬
‫שיעור ‪21‬‬
‫תהי ‪ G ⊆ Sn‬חבורת תמורות שפועלת על }‪X = {1, ..., n‬‬
‫אם ‪ x ∈ X‬אז הקבוצה }‪ {g (x) : g ∈ G‬היא המסלול של ‪ ,x‬ונסמן אותה ‪ ,Ωx‬ו ‪ Ω‬תהיה קבוצת המסלולים‪.‬‬
‫א‪ .‬שני מסלולים הם זהים או זרים‬
‫ב‪ .‬הממסלולים כוללים את כל ‪X‬‬
‫]הוכחות ־ בקורס מבנים אלגבריים ‪ ,1‬למשל בסיכומים שלי באתר של דינה‪ ,‬בסביבות עמוד ‪ 28‬ואילך[‬
‫משפט ‪ 21.1‬ברנסייד‬
‫∑ ‪1‬‬
‫|)‪|F P (g‬‬
‫|‪|G‬‬
‫= |‪|Ω‬‬
‫‪g∈G‬‬
‫כאשר }‪F P (g) = {x : g (x) = x‬‬
‫]הוכחה ־ בסיכומים שהוזכרו[‬
‫נתבונן במחרוזות )ממש עם חרוזים וכל זה( כאשר חלק מהחרוזים צבועים בכחול והשאר באדום‪ .‬נרצה למנות‬
‫כמה מחרוזות עם חמישה חרוזים יש‪ .‬כמובן שכל מחרוזת שמתקבלת מאחרת על ידי סיבוב או שיקוף ־ לא נרצה‬
‫למנות אותה פעמיים‪.‬‬
‫ראשית נפתור את הבעיה בלי להתמודד עם שיקופים‪.‬‬
‫אזי אפשר לומר שהחבורה שפועלת על המחרוזת היא החבורה הציקלית ‪.Z5‬‬
‫תמורת הזהות מקבעת את כל ‪ 32‬הצביעות האפשריות‪ ,‬ו ‪ 4‬האחרות מקבעות ‪ 2‬מחרוזות כ"א‪ ,‬ולכן נקבל ממשפט‬
‫ברנסייד שמספר המסלולים )כלומר מחרוזות( הוא ‪. 15 (32 + 4 · 2) = 8‬‬
‫מה קורה לחבורה כשמרשים גם שיקופים?‬
‫חבורת השיקופים והסיבובים היא החבורה ‪ D5‬שגדלה ‪ ,10‬ולכן כעת מתווספים ‪ 5‬שיקופים‪ .‬כל שיקוף משאיר‬
‫במקום ‪ 8‬תמורות‪ ,‬מדוע? ציר שיקוף עובר דרך חרוז אחד ומפריד את ‪ 4‬האחרים ל ‪ 2‬זוגות‪ ,‬בוחרים צביעה עבור חרוז‬
‫הציר ושני החרוזים בצד ימין )יש ‪ 8‬אפשרויות כאלו( וזה מגדיר תמורה שנשמרת תחת השיקוף‪.‬‬
‫לכן סה"כ נקבל‪:‬‬
‫‪1‬‬
‫‪(32 + 4 · 2 + 5 · 8) = 8‬‬
‫‪10‬‬
‫במקרה זה אותו הדבר‪ ,‬אבל זה לחלוטין לא מחוייב המציאות‪.‬‬
‫עבור ‪ 7‬חרוזים אם נרשה רק סיבובים נקבל ‪ 20‬מחרוזות‪ ,‬אבל אם נתיר גם שיקופים נקבל רק ‪ 18‬מחרוזות‪.‬‬
‫נתבונן במחרוזת בת ‪ 6‬חרוזים‪ .‬זה קצת יותר מסובך כי כיוון שגודל המחרוזת זוגי ־ זה מאפשר יותר מסוג אחד‬
‫של שיקוף וכו'‪...‬‬
‫נתבונן רק בסיבובים‪:‬‬
‫תמורת הזהות מותירה במקום את כל ‪ 64‬הצביעות‪.‬‬
‫את מי משאיר במקום סיבוב של קליק אחד ימינה? יש שתי צביעות ־ הכל כחול או הכל אדום‪.‬‬
‫סיבוב ימינה ב ‪ 5‬קליקים ־ באותו אופן ־ שתי צביעות‪.‬‬
‫סיבוב ימינה בשני קליקים ־ צביעה של הכל באותו צבע או צביעות לסירוגין יעבדו‪ ,‬ולכן יש ‪4‬‬
‫סיבוב ב ‪ 4‬קליקים ־ כמו סיבוב ב ‪2‬‬
‫סיבוב ב ‪ 3‬קליקים ־ יש שמונה צביעות שזה משאיר במקום‪ ,‬בוחרים צבעים ל ‪ 1,2,3‬והסיבוב ישרה את צביעת ‪.4,5,6‬‬
‫סה"כ‪:‬‬
‫‪1‬‬
‫‪(64 + 2 + 2 + 4 + 4 + 8) = 14‬‬
‫‪6‬‬
‫מה אם נוסיף שיקופים?‬
‫יש שישה שיקופים ־ שכן אפשר לשקף סביב שני חרוזים נגדיים או סביב שתי צלעות נגדיות‪.‬‬
‫לכל שיקוף סביב חרוזים יש ‪ 16‬צביעות שהוא משאיר במקום־ כי די לבחור את צבעי חרוזי הציר ושני צבעי החרוזים‬
‫בצד ימין‪ .‬יש שלושה כאלו‪.‬‬
‫לכל שיקוף סביב צלעות יש ‪ 8‬צביעות שנשמרות‪ ,‬שכן מספיק לבחור את צבעי החרוזים באחד הצדדים‪ .‬יש שלושה‬
‫כאלו‪.‬‬
‫סה"כ‪:‬‬
‫‪1‬‬
‫‪(64 + 2 + 4 + 8 + 4 + 2 + 3 · 16 + 3 · 8) = 13‬‬
‫‪12‬‬
‫‪21.1‬‬
‫נכליל את הבעיה‬
‫אם ‪ X‬קבוצה‪ G ,‬חבורה שפועלת עליה‪ R ,‬קבוצה של צבעים ו }‪= {f : X → R‬‬
‫בעצם פועלת גם על צביעות‪:‬‬
‫(‬
‫)‬
‫בהנתן ‪ f : X → R‬ו ‪ g ∈ G‬נרצה להגדיר את )‪ ,g (f ) (x) = f g −1 (x‬במילים אחרות ־ כדי לדעת איך לצבוע‬
‫אחרי הפעלת תמורה ־ נצבע לפני הפעלת התמורה‪ ,‬נפעיל את התמורה ונבדוק מה הצבע שמתקבל במקום שמעניין‬
‫אותנו‪.‬‬
‫אם נסמן ‪ |X| = n‬אז מביטים במשתנים ‪ z1 , z2 , ..., zn‬ומגדירים את מציין המחזורים של התמורה ‪ g‬ע"י‪:‬‬
‫‪X‬‬
‫)‪· zncn (g‬‬
‫‪ R‬קבוצת הצביעות של ‪ ,X‬אזי ‪G‬‬
‫)‪c (g) c2 (g‬‬
‫‪z2 ...‬‬
‫‪zg (z1 , ..., zn ) = z11‬‬
‫כאשר )‪ ck (g‬מספר המחזורים ב ‪ g‬בגודל ‪ .k‬ומהלמה של ברנסייד נגדיר את ‪ Zg‬שהוא מציין המחזורים של החבורה‪:‬‬
‫∑ ‪1‬‬
‫) ‪zg (z1 , z2 , ..., zn‬‬
‫|‪|G‬‬
‫= ) ‪ZG (z1 , z2 , ..., zn‬‬
‫‪g∈G‬‬
‫נרשום } ‪ R = {b1 , ..., br‬כאשר ‪|R| = r‬‬
‫נתאים כל צביעה ‪ f : X → R‬למונום במשתנים ‪ x1 , ..., xr‬שיוגדר ‪ m (f ) = xa1 1 xa2 2 · ... · xar r‬כאשר ‪ ak‬היא‬
‫מספר המונה כמה חרוזים צבועים בצבע ה ‪ ,k‬כלומר |} ‪.ak = |{x ∈ X : f (x) = bk‬‬
‫(‬
‫)‬
‫‪xa1 1 · ... · xar r = ZG x1 + ... + xr , x21 + x22 + ... + x2r , ..., xn1 + xn2 + ... + xnr‬‬
‫∑‬
‫‪w∈Ω‬‬
‫משפט ‪ 21.2‬פוליה ‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪|Ω| = ZG r, r, ..., r‬‬
‫} ‪| {z‬‬
‫‪n‬‬
‫‪55‬‬
‫הוכחה‪ :‬לפי משפט ברנסייד‪:‬‬
‫∑ ‪1‬‬
‫|)‪|F P (g‬‬
‫|‪|G‬‬
‫= |‪|Ω‬‬
‫‪g∈G‬‬
‫בהנתן ‪ g‬ספציפית‪ ,‬כמה ‪ f : X → R‬יש כך ש ‪?f = gf‬‬
‫בהנתן החלוקה של תמורה למחזורים זרים‪:‬‬
‫‪() () () ( ) ( ) ...‬‬
‫} ‪| {z } | {z‬‬
‫‪c1‬‬
‫‪c2‬‬
‫האבחנה היא ש ‪ f : X → R‬היא פונקציית שבת ביחס לתמורה ‪ g‬אם"ם ‪ f‬קבוע על כל מחזור של ‪ ,g‬בפירוק ‪g‬‬
‫למכפלת מחזורים שונים‪ .‬ולכן‪:‬‬
‫‬
‫‬
‫‬
‫‬
‫‬
‫‬
‫‬
‫‬
‫)‪ F P (g) = rc1 (g)+c2 (g)+...+cn (g) = zg (r, r, r, r, ...‬‬
‫ } ‪ | {z‬‬
‫ ‪G acts on RX‬‬
‫‪ Cn‬חבורה ציקלית על מחרוזות באורך ‪ n‬אז נרצה לחשב את ) ‪ .ZCn (z1 , ..., zn‬סיבוב של ‪ k‬צעדים ימינה )‪0, 1, ..., n−‬‬
‫‪ (1‬תלוי במחלק המשותף המקסימלי של ‪ n‬ו ‪ ,k‬אם נגדיר )‪ u = (n, k‬אז יש ‪ u‬מחזורים באורך ‪ nu‬ו ‪zk (z1 , .., zn ) = z un‬‬
‫‪u‬‬
‫)‪∑ (n‬‬
‫∑‬
‫‪n‬‬
‫‪φ‬‬
‫‪φ (u) zuu‬‬
‫= ‪z unu‬‬
‫‪u‬‬
‫‪u|n‬‬
‫=‬
‫)‪(n,k‬‬
‫‪n‬‬
‫)‪(n,k‬‬
‫‪z‬‬
‫‪n‬‬
‫∑‬
‫= ) ‪ZCn (z1 , ..., z2‬‬
‫‪k=1‬‬
‫‪u|n‬‬
‫‪...‬‬
‫נטפל גם בשיקופים‬
‫אם ‪ n‬אי־זוגי אז‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪n−1‬‬
‫‪n‬‬
‫∑‪1 ‬‬
‫= ) ‪ZDn (z1 , ..., zn‬‬
‫‪φ (u) zuu + nz1 z2 2 ‬‬
‫‪2n‬‬
‫‪u|n‬‬
‫ואם ‪n‬זוגי אז‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫∑‬
‫‪n−2‬‬
‫‪n‬‬
‫‪n‬‬
‫‪n‬‬
‫‪1 ‬‬
‫‪n‬‬
‫=‬
‫‪φ (u) zuu + z12 z2 2 + z22 ‬‬
‫‪2n‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪ZDn‬‬
‫‪u|n‬‬
‫שאלה‪ :‬צובעים מחרוזת של ‪ 6‬חרוזים ב ‪ 3‬צבעים אדום‪ ,‬כחול ושחור‪ .‬כמה צביעות ש עד כדי סיבובים עם ‪ 2‬חרוזים‬
‫מכל צבע?‬
‫)‬
‫‪1( 6‬‬
‫‪z + 2z6 + 2z32 + z23‬‬
‫‪6 1‬‬
‫משפט פוליה אומר שצריך להציב‪:‬‬
‫‪z1 = x1 + x2 + x3‬‬
‫‪z2 = x21 + x22 + x23‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫= ‪ZC6‬‬
‫ולכן‪:‬‬
‫(‬
‫)‬
‫(‬
‫( )‬
‫))‬
‫(‪1‬‬
‫‪6‬‬
‫‪(x1 + x2 + x3 ) + 2 x61 + x62 + x63 + 2 x31 + x32 + x33 + x21 + x22 + x23‬‬
‫‪6‬‬
‫נרצה לחשב את המקדם של ‪ x21 x22 x23‬בביטוי זה ונקבל‪:‬‬
‫((‬
‫( )‬
‫))‬
‫‪1‬‬
‫‪6‬‬
‫‪3‬‬
‫‪+‬‬
‫‪6‬‬
‫‪222‬‬
‫‪111‬‬
‫שיעור אחרון‬
‫‪22‬‬
‫נספור צביעות של פאות הקוביה ב ‪ r‬צבעים כאשר לא מבחינים בין צביעות שאחת מתקבלת מהשניה על ידי סיבובים‬
‫או שיקופים‪.‬‬
‫נתבונן במציין המחזורים של הסיבובים והשיקופים האפשריים‪:‬‬
‫עבור תמורת היחידה ־ ‪) z16‬יש שישה מחזורים באורך ‪ 1‬כל אחד( הוא מציין המחזורים ויש תמורה אחת כזו‬
‫סיבובים סביב ציר שעובר דרך קודקודים נגדיים ־ יש ‪ 8‬תמורות כאלו ומציין המחזורים שלהן הוא ‪z32‬‬
‫סיבובים סביב ציר שעובר דרך זוג צלעות נגדיות ־ יש ‪ 6‬תמורות כאלו ומציין המחזורים שלהן ‪z23‬‬
‫‪2‬‬
‫סיבובים סביב ציר שעובר דרך מרכזי פאות נגדיות בזווית ‪ 90/270‬מעלות ־ יש ‪ 6‬כאלו ומציין המחזורים ‪z1 z4‬‬
‫סיבובים סביב ציר שעובר דרך מרכזי פאות נגדיות בזווית ‪ 180‬מעלות ־ יש ‪ 3‬כאלו ומציין המחזורים ‪z12 z22‬‬
‫וזה מתאר את מציין המחזורים של הקוביה‪:‬‬
‫)‬
‫‪1 ( 6‬‬
‫‪z + 8z32 + 6z23 + 6z12 z4 + 3z12 z22‬‬
‫‪24 1‬‬
‫נציב ‪ 2‬בכל המשתנים‪ ,‬עבור צביעה בשני צבעים ונקבל‪:‬‬
‫)‬
‫‪1 ( 6‬‬
‫‪2 + 8 · 22 + 6 · 23 + 6 · 22 · 2 + 3 · 22 · 22 = 10‬‬
‫‪24‬‬
‫אם נסמן ב ‪ ai‬את מספר הפאות שנצבעו בצבע ה ‪ ,i‬אז נשאל כמה צביעות יש?‬
‫(‬
‫)‬
‫‪xa1 1 xa2 2 · ... · xar r = ZG x1 + x2 + ... + xr , x21 + x22 + ... + x2r , ...‬‬
‫∑‬
‫‪coloring‬‬
‫ובמקרה של הקוביה‪:‬‬
‫))‬
‫‪)3‬‬
‫)‬
‫(‬
‫‪)2‬‬
‫(‬
‫( ‪1‬‬
‫(‪2‬‬
‫‪6‬‬
‫(‪2‬‬
‫‪(x1 + x2 ) + 8 x31 + x32 + 6 (x1 + x2 ) x41 + x42 + 6 x21 + x22 + 3 (x1 + x2 ) x21 + x22‬‬
‫‪24‬‬
‫מה המקדם של ‪ ? x31 x32‬זה יתן לנו את מספר הצביעות שבהן ‪ 3‬פאות צבועות בכחול ו ‪ 3‬באדום‪.‬‬
‫‪22.1‬‬
‫כמה גרפים יש על ‪n‬קודקודים?‬
‫כמה גרפים על ‪ 4‬קודקודים יש עד כדי איזומורפיזם?‬
‫בלי צלעות ־ ‪1‬‬
‫עם צלע אחת ־ ‪1‬‬
‫עם שתי צלעות ־ ‪2‬‬
‫עם ‪ 3‬צלעות ־ ‪) 3‬ח'‪ ,‬ש' או משולש(‬
‫עם ‪ 4‬צלעות ־ ‪2‬‬
‫עם ‪ 5‬צלעות ־‪1‬‬
‫עם ‪ 6‬צלעות ־ גרף שלם )יחיד(‬
‫‪57‬‬
‫כלומר ‪ 11‬גרפים‪.‬‬
‫) (‬
‫]‪ , [4‬ואם ניתן ל ‪ S4‬לפעול על הקודקודים נקבל שתמורות אלו פועלות גם על הצלעות‪.‬‬
‫שגדלה‬
‫הצלעות‬
‫‪ =A‬קבוצת‬
‫‪2‬‬
‫)]‪([n‬‬
‫מספר הגרפים עד כדי איזומורפיזם של ‪ n‬קודקודים הוא מספר הצביעות של ‪ 2‬ב ‪ 2‬צבעים כאשר שתי צביעות‬
‫) (‬
‫שקולות אם אחת מתקבלת מהשני ע"י פעולה של ‪ Sn‬שפועל על‬
‫]‪. [n‬‬
‫‪2‬‬
‫המחזורים (של כל תמורה מחד כתמורה ב ‪ S4‬ומאידך כפעולת התמורה על זוגות של קודקודים‪,‬‬
‫נתבונן במציין‬
‫)‬
‫]‪) . [n‬זהו בעצם שיכון של ‪ S4‬בתוך ‪(S6‬‬
‫הצלעות‬
‫דהיינו על קבוצת‬
‫‪2‬‬
‫תמורת היחידה ־ יש ‪ 1‬כזו ־ מציין המחזורים כתמורה על הקודקודים ‪ z14‬־ מציין המחזורים כתמורה על הצלעות‬
‫‪z16‬‬
‫‪2‬‬
‫התמורות מהצורה )‪ (ij‬־ יש ‪ 6‬כאלו ־ מציין המחזורים כתמורה על הקודקודים ‪ z1 z2‬־ מציין המחזורים כתמורה‬
‫על הצלעות ‪z12 z22‬‬
‫התמורות מהצורה )‪ (ijk‬־ יש ‪ 8‬כאלו ־ מציין המחזורים כתמורה על הקודקודים ‪ z1 z3‬־ מציין המחזורים כתמורה‬
‫על הצלעות ‪z32‬‬
‫התמורות מהצורה )‪ (ijks‬־ יש ‪ 6‬כאלו ־ מציין המחזורים כתמורה על הקודקודים ‪ z4‬־ מציין המחזורים כתמורה‬
‫על הצלעות ‪z2 z4‬‬
‫התמורות מהצורה )‪(ij) (ks‬־ יש ‪ 3‬כאלו ־ מציין המחזורים כתמורה על הקודקודים ‪ z24‬־ מציין המחזורים כתמורה‬
‫על הצלעות ‪z12 z22‬‬
‫כעת אם נציב ‪ 2‬במקום כל אחד מהמשתנים ונחלק במספר האיברים‪ ,‬נקבל את התשובה‪:‬‬
‫)‬
‫‪1 ( 6‬‬
‫‪2 + 6 · 24 + 8 · 22 + 6 · 22 = 11‬‬
‫‪24‬‬
‫שהיא נכונה כפי שראינו באופן ידני‪.‬‬
‫‪ 22.2‬טבלאות‬
‫דיברנו על חלוקות‪ ,‬והן מתאימות לדיאגרמות‪ ,‬כך למשל הדיאגרמה‪:‬‬
‫מתאימה לחלוקה ‪ 4,2,1‬או אם מסתכלים לאורך ־ ‪.1 1 2 3‬‬
‫בהנתן חלוקה‪ ,‬טבלאות ינג הן טבלאות שממקמים בכל תא מספר שונה‪ ,‬כך שכל שורה וכל טור עולים מונוטונית‪.‬‬
‫‪22.2.1‬‬
‫נוסחת הווים למספר טבלאות ינג עבור דיאגרמה נתונה‬
‫בהנתן ‪ n‬משבצות‪ ,‬לכל משבצת הוו שלה הוא מספר המשבצות שמימינה באותה שורה או מתחתיה באותה עמודה )וגם‬
‫היא עצמה( למעשה זו מעין צורת ‪.r‬‬
‫!‪n‬‬
‫)‪ ∏ hook(x‬באשר לכל תא ‪ x‬המספר )‪ hook (x‬הוא גודל הוו של ‪.x‬‬
‫נוסחת הווים‪ :‬מספר טבלאות ינג הוא בדיוק‬
‫‪x‬‬
‫נבחין כי )‪ hook (y‬באם ‪ y‬הוא התא הימני ביותר בשורה העליוני בדיאגרמה הקודמת ־ אז הוו שלו הוא בגודל ‪,1‬‬
‫ובלעדיה מקבלים טבלת ינג‪.‬‬
‫רעיון ההוכחה הוא לבנות על בסיס הרעיון הקודם נוסחת רקורסיבית של מספר טבלאות ינג ולהוכיח באינדוקציה‪.‬‬